2022-10-05 分類: 網站建設
NetworKit是一款針對高性能網絡安全分析的開源工具,該工具旨在幫助廣大安全研究人員分析具備數千到數十億條邊界的大型網絡。為了實現這個目標,該工具實現了非常高效的圖形算法,其中許多算法是并行的,以利用多核架構來計算網絡分析的標準度量。NetworKit專注于功能方面的可擴展性和全面性,而NetworKit也是一種算法工程的試驗平臺,其中包含了很多最新發表的處于研究中的新算法。
NetworKit本質上是一個 Python模塊,其中的高性能算法是基于C++開發的,并通過Cython工具鏈開放給Python。而Python反過來會為我們提供交互工作的能力,以及用于數據分析和科學計算的豐富工具環境。除此之外,如果需要的話,我們還可以構建NetworKit的核心并將其以本地庫的形式使用。
工具要求我們需要下列軟件來將NetworKit安裝為Python包:
一個現代C++編譯器,例如g++(>= 6.1)、clang++(>= 3.9)或MSVC(>= 14.13); OpenMP(為實現并行性,通常隨編譯器提供); Python 3(6或更高版本); pip; CMake(6或更高版本,安裝命令:“pip3 install cmake”); 構建系統:Make或Ninja; Cython(29或更高版本,安裝命令:“pip3 install cython”); 工具安裝為了使用NetworKit,我們可以通過包管理器來安裝,或從源碼構建Python模塊。
通過包管理器安裝:
我們可以通過包管理器來安裝最新版本的NetworKit。
Pip安裝:
pip3 install [--user] networkitConda安裝:
conda config --add channels conda-forge conda install networkit [-c conda-forge]Brew安裝:
brew install networkitSpack安裝:
spack install py-networkit從源碼構建Python模塊
git clone https://github.com/networkit/networkit networkit cd networkit python3 setup.py build_ext [-jX] pip3 install -e . 工具使用樣例在下面的工具演示樣例中,我們將生成一個具有十萬個節點的隨機雙曲線圖,并使用PLM方法計算其網絡(社區):
>>> import networkit as nk >>>g = nk.generators.HyperbolicGenerator(1e5).generate() >>>communities = nk.community.detectCommunities(g, inspect=True) PLM(balanced,pc,turbo) detected communities in 0.14577102661132812 [s] solution properties: ------------------- ----------- # communities 4536 min community size 1 max community size 2790 avg. community size 22.0459 modularity 0.987243 ------------------- ----------- 將NetworKit以代碼庫的形式使用除了直接使用NetworKit之外,我們還可以將NetworKit以代碼庫的形式使用。在下面的示例中,我們將在/usr/local中編譯和安裝NetworKit:
cmake .. make -jX install安裝好NetworKit之后,我們就可以在C++應用程序中通過下列方法來使用include指令了:
#include <networkit/graph/Graph.hpp>我們還可以通過以下方法編譯我們的源碼:
g++ my_file.cpp -lnetworkit 許可證協議本項目的開發與發布遵循MIT開源許可證協議。
項目地址NetworKit:【GitHub傳送門】
原文地址:https://www.freebuf.com/articles/network/305667.html
當前標題:如何使用NetworKit對大型網絡進行安全分析
文章網址:http://m.newbst.com/news15/202115.html
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