Обновить

Проект ntop, развивающий инструменты для захвата и анализа трафика, опубликовал выпуск инструментария для глубокого инспектирования пакетов nDPI 4.8, продолжающего развитие библиотеки OpenDPI. Проект запущен после безуспешной попытки передачи изменений в репозиторий OpenDPI, который остался без сопровождения. Код nDPI написан на языке С и распространяется под лицензией LGPLv3.

Система позволяет определять в трафике используемые протоколы уровня приложения, анализируя характер сетевой активности без привязки к сетевым портам (знает известные протоколы, обработчики которых принимают соединения на нестандартных сетевых портах).

Отличия от OpenDPI: поддержка дополнительных протоколов, портирование для платформы Windows, оптимизация производительности, адаптация для применения в приложениях для мониторинга трафика в режиме реального времени и поддержка определения субпротоколов.

nDPI 4.8 поддерживает определение 53 типа сетевых угроз (flow risk) и более 350 протоколов и приложений (от OpenVPN, Tor, QUIC, SOCKS, BitTorrent и IPsec до Telegram, Viber, WhatsApp, PostgreSQL и обращений к Gmail, Office 365, Google Docs и YouTube). Имеется декодировщик серверных и клиентских SSL‑сертификатов, позволяющий определить протокол (включая Citrix Online и Apple iCloud), используя сертификат шифрования. Для анализа содержимого pcap‑дампов или текущего трафика через сетевой интерфейс поставляется утилита nDPIreader.

Источник: OpenNET.

Теги:
Всего голосов 8: ↑8 и ↓0+8
Комментарии0

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации