上網抓數據

⑴ 數據包是什麼什麼時候我們需要去抓數據包抓來了有什麼用、怎麼用呢本人新手~求大神帶！！

包(Packet)是TCP/IP協議通信傳輸中的數據單位，一般也稱「數據包」。有人說，區域網中傳輸的不是「幀」(Frame)嗎？沒錯，但是TCP/IP協議是工作在OSI模型第三層(網路層)、第四層(傳輸層)上的，而幀是工作在第二層(數據鏈路層)。上一層的內容由下一層的內容來傳輸，所以在區域網中，「包」是包含在「幀」里的。
目錄解釋概述實例運用辨析舉例
編輯本段解釋名詞解釋：包(Packet)在包交換網路里，單個消息被劃分為多個數據塊，這些數據塊稱為包，它包含發送者和接收者的地址信息。這些包然後沿著不同的路徑在一個或多個網路中傳輸，並且在目的地重新組合。[1]名詞解釋：OSI(Open System Interconnection，開放系統互聯)模型是由國際標准化組織(ISO)定義的標准，它定義了一種分層體系結構，在其中的每一層定義了針對不同通信級別的協議。OSI模型有7層，1到7層分別是：物理層、數據鏈路層、網路層、傳輸層、會話層、表示層、應用層。OSI模型在邏輯上可分為兩個部分：低層的1至3層關注的是原始數據的傳輸；高層的4至7層關注的是網路下的應用程序。 我們可以用一個形象一些的例子對數據包的概念加以說明：我們在郵局郵寄產品時，雖然產品本身帶有自己的包裝盒，但是在郵寄的[2]時候只用產品原包裝盒來包裝顯然是不行的。編輯本段概述我們可以用一個形象一些的例子對數據包的概念加以說明：我們在郵局郵寄產品時，雖然產品本身帶有自己的包裝盒，但是在郵寄的[2]時候只用產品原包裝盒來包裝顯然是不行的。必須把內裝產品的包裝盒放到一個郵局指定的專用紙箱里，這樣才能夠郵寄。這里，產品包裝盒相當於數據包，裡面放著的產品相當於可用的數據，而專用紙箱就相當於幀，且一個幀中只有一個數據包。 「包」聽起來非常抽象，那麼是不是不可見的呢？通過一定技術手段，是可以感知到數據包的存在的。比如在Windows 2000 Server中，把滑鼠移動到任務欄右下角的網卡圖標上(網卡需要接好雙絞線、連入網路)，就可以看到「發送：××包，收到：××包」的提示。通過數據包捕獲軟體，也可以將數據包捕獲並加以分析。 就是用數據包捕獲軟體Iris捕獲到的數據包的界面圖，在此，大家可以很清楚地看到捕獲到的數據包的MAC地址、IP地址、協議類型埠號等細節。通過分析這些數據，網管員就可以知道網路中到底有什麼樣的數據包在活動了。 數據包捕獲軟體編輯本段實例附： 數據包的結構 數據包的結構非常復雜，不是三言兩語能夠說清的，在這里主要了解一下它的關鍵構成就可以了，這對於理解TCP/IP協議的通信原理是非常重要的。數據包主要由「目的IP地址」、「源IP地址」、「凈載數據」等部分構成，包括包頭和包體，包頭是固定長度，包體的長度不定，各欄位長度固定，雙方的請求數據包和應答數據包的包頭結構是一致的，不同的是包體的定義。 數據包的結構與我們平常寫信非常類似，目的IP地址是說明這個數據包是要發給誰的，相當於收信人地址；源IP地址是說明這個數據包是發自哪裡的，相當於發信人地址；而凈載數據相當於信件的內容。 正是因為數據包具有這樣的結構，安裝了TCP/IP協議的計算機之間才能相互通信。我們在使用基於TCP/IP協議的網路時，網路中其實傳遞的就是數據包。理解數據包，對於網路管理的網路安全具有至關重要的意義。編輯本段運用簡單的說，你上網打開網頁，這個簡單的動作，就是你先發送數據包給網站，它接收到了之後，根據你發送的數據包的IP地址，返回給你網頁的數據包，也就是說，網頁的瀏覽，實際上就是數據包的交換。1、數據鏈路層對數據幀的長度都有一個限制，也就是鏈路層所能承受的最大數據長度，這個值稱為最大傳輸單元，即MTU。以乙太網為例，這個值通常是1500位元組。2、對於IP數據包來講，也有一個長度，在IP包頭中，以16位來描述IP包的長度。一個IP包，最長可能是65535位元組。3、結合以上兩個概念，第一個重要的結論就出來了，如果IP包的大小，超過了MTU值，那麼就需要分片，也就是把一個IP包分為多個，這個概念非常容易理解，一個載重5T的卡車，要拉10T的貨，它當然就得分幾次來拉了。編輯本段辨析4、IP分片是很多資料常講的內容，但是我倒是覺得分不分片其實不重要，重要的是另一個東西。一個數據包穿過一個大的網路，它其間會穿過多個網路，每個網路的MTU值是不同的。我們可以設想，如果接受/發送端都是乙太網，它們的MTU都是1500，我們假設發送的時候，數據包會以1500來封裝，然而，不幸的是，傳輸中有一段X.25網，它的MTU是576，這會發生什麼呢？我想，這個才是我們所關心的。當然，結論是顯而易見的，這個數據包會被再次分片，咱開始用火車拉，到了半路，不通火車，只通汽車，那一車貨會被分為很多車……僅此而已，更重要的是，這種情況下，如果IP包被設置了「不允許分片標志」，那會發生些什麼呢？對，數據包將被丟棄，然後收到一份ICMP不可達差錯，告訴你，需要分片！這個網路中最小的MTU值，被稱為路徑MTU，我們應該有一種有效的手段，來發現這個值，最笨的方法或許是先用traceroute查看所有節點，然後一個個ping……編輯本段舉例5、到了傳輸層，也會有一個最大值的限制，當然，對於只管發，其它都不管的UDP來說，不在我們討論之列。這里說的是TCP協議。說到大小，或許會讓人想到TCP著名的滑動窗口的窗口大小，它跟收發兩端的緩存有關，這里討論的是傳輸的最大數據包大小，所以，它也不在討論之列。TCP的選項欄位中，有一個最大報文段長度（MSS），表示了TCP傳往另一端的最大數據的長度，當一個連接建立時，連接的雙方都要通告各自的MSS，也就是說，它是與TCP的SYN標志在一起的。當然，對於傳輸來講，總是希望MSS越大越好，現在超載這么嚴重，誰家不希望多拉點貨……但是，MSS總是有個限制的，也就是它的值=MTU-IP頭長度-TCP頭長度，對於乙太網來講它通常是1500-20-20=1460，雖然總是希望它能很大(如1460)，但是大多數BSD實現，它都是512的倍數，如1024……6、回到分片上來，例如，在Win2000下執行如下命令："ping 192.168.0.1 -l 1473按剛才的說法，1473+20(ip頭)+8(icmp頭)=1501，則好大於1500，它會被分片，但是，我們關心的是：這個數據包會被怎麼樣分法？可以猜想，第一個包是以太頭+IP頭+ICMP頭+1472的數據；那第二個分片包呢？它可以是：以太頭+IP頭+ICMP頭+1個位元組的數據或者是：以太頭+IP頭+1個位元組的數據"(引號內的內容可否在這里不詳細闡述，對於1473的數據如何被分為1472和1不是很清楚2010.01.15 13：50)也就是省去ICMP頭的封裝，當然，IP頭是不可以省的，否則怎麼傳輸了……事實上，TCP/IP協議採用的是後一種封裝方式，這樣，一次可以節約8個位元組的空間。IP包頭中，用了三個標志來描述一個分片包：1、分片標志：如果一個包被分片了，分片標志這個欄位被置於1，最後一個分片除外；——這樣，對於接收端來講，可以根據這個標志位做為重組的重要依據之一；2、分片偏移標志：光有一個標志位說明「自己是不是分片包」是不夠的，偏移標志位說明了自己這個分片位於原始數據報的什麼位置。很明顯，這兩個標志一結合，就很容易重組分片包了。3、不允許分片標志：如果數據包強行設置了這個標志，那麼在應該分片的時候，…… err，剛才已經說過了。

⑵ 互聯網數據是怎麼抓取的

通過將數據收集到資料庫中，然後進行查找、篩選，最終確定需要的。

⑶ fiddler怎麼抓取路由器上的數據

你這個工具只能抓取復網路制中的h t t p協議的數據包。
刷幾局網中其他機器的數據包也是可以的，只需要在開啟該工具的機器上設置一下代理伺服器，然後再需要抓包的伺服器上使用該代理伺服器上網即可抓取到數據包。

⑷ 青少年上網犯罪數據

一、互聯網對上網未成年人違法犯罪影響的數據分析 據中國互聯網信息中心2001年1月關於中國互聯網發展的第七次統計，中國網民總數達2250萬，到2002年1月，這個數字已攀升到3370萬人，其中56%的網民年齡在24歲以下。[②] 另據資料顯示，中國目前約有157萬學生沉迷上網。在青少年上網成癮者中，他們主要對網上聊天、網載游戲等雙向溝通功能方面有著很大的興趣，而對信息搜索、網頁瀏覽以及發電子郵件等單向信息功能方面興趣不大。一些青少年一旦被「網」住，就會身陷其中，欲罷不能。 這些數據和情況說明，網吧、網載文化對未成年人的影響越來越大，互聯網已經與廣大未成年人的健康成長密切相關。 然而，互聯網到底如何影響和在多大程度上影響上網未成年人違法犯罪？目前仍然沒有精確的實證分析。本文試圖應用共青團武漢市委與武漢大學社會學研究所於2004年暑期所做的有關「武漢市未成年人成長環境調查」的數據，實證考查互聯網對上網未成年人違法犯罪的影響。[③] 1.有關數據的代表性與真實性 「武漢市未成年人成長環境調查」以武漢市七個城區所有7－18歲以下的未成年人為總體，採用多階段抽樣方法選取調查對象。具體做法是：先以武漢市全部社區名單為抽樣框，在每個城區隨機抽取三個社區；在每個抽中的社區中，按千分之三的抽樣比例，採取配額抽樣方法抽取100名左右未成年人和他們的一位家長為調查對象。其中，中小學生的抽樣配額為：小學生20％，初中生40％，高中生40％。這樣，共抽取了21個社區，2100名未成年人構成本次調查的樣本。為了比較分析，還在武漢市少管所隨機抽取了200個14－18歲的未成年犯為調查對象。 「武漢市未成年人成長環境調查」採用問卷法收集資料。問卷由兩篇構成，第一篇是未成年人卷，第二篇是父母卷，共設計了125個問題，主要詢問了未成年人個體狀況、行為狀況及其成長的家庭、學校、社區和小群環境等一般情況。問卷制定好後，由團市委在每個抽樣社區抽調2名少兒工幹部為調查員，然後由武漢大學派員進行集中培訓。經過專門培訓的調查員於2004年7月14日至7月30日完成了入戶調查。調查過程中，武漢大學為每個調查社區派一名專業指導工作人員現場指導調查。本次調查實際回收問卷1988份，其中有效問卷1936份，有效回收率97.3%。 「武漢市未成年人成長環境調查」已通過全國性專家評審，數據具有代表性，真實有效。 2.互聯網對上網未成年人違法犯罪影響的比較數據 依據抽樣調查和個案探索，參照經典研究，與未成年人違法犯罪密切相關的網路要素是光顧網吧的次數、光顧網吧的時間、網上活動的內容或上網內容。 ①光顧網吧次數的比較數據 調查顯示，在有違法犯罪記錄的未成年人中，每周從來不光顧網吧的只有3.8%，每周至少光顧1次的大約3.8%，每周光顧2-3次的大約7.7%，每周光顧4-5次的大約8.7%，每周光顧6次或以上的大約76.0%。在沒有違法犯罪記錄的未成年人中，有大約10.2%的人每周光顧網吧1次，有大約9.9%的人每周光顧網吧2-3次，有大約3.0%的人每周光顧網吧4-5次，有大約4.5%光顧6次或6次以上。通過這些數據比較可以看到，有違法犯罪記錄的未成年人更加熱衷於經常光顧網吧。 ②上網與不上網的比較數據 去網吧意味著上網，不去網吧就沒有上網嗎？隨著家庭經濟條件的改善，許多家庭已經擁有家庭電腦並在家裡上網，因此僅僅通過去網吧的數據並不能准確地統計上網的情況。所以還要通過詢問上網與不上網來測量。根據調查數據可以看到，沒有違法犯罪記錄的未成年人中，有大約52.6%的人上網，有大約47.3%的人不上網，兩者的人數相差不是特別大。但在有違法犯罪記錄的未成年人中，有大約97.1%人上網，只有大約3%的人不上網，兩者的差距在94%左右。 ③上網時間的比較數據 以上數據初步表明，上網與否與上網未成年人違法犯罪顯著相關。那麼上網時間是否影響到上網未成年人違法犯罪呢？數據顯示，在有違法犯罪記錄的未成年人中，每周上網1小時以內的大約16.8%，每周上網時間在1-2小時的大約16.8%，每周上網3-4小時以內的人大約11.9%，每周上網5-6小時以內的人大約14.9%，每周上網7小時或7小時以上的人高達36.6%。 而在沒有違法犯罪記錄的未成年人中，每周上網1小時以內的大約22.5%，每周上網時間在1-2小時的大約14.3%，每周上網3-4小時以內的大約8.6%，每周上網5-6小時以內的大約3.1%，每周上網7小時或7小時以上的大約4%。沒有違法犯罪記錄的未成年人隨著上網時間的增加，上網的人數比例基本呈現下降趨勢，而有違法記錄的未成年人隨著上網時間的增加，上網的人數比例開始呈現下降趨勢最後卻猛然上升。 ④上網內容的比較數據 如果說上網與否以及上網時間的長短是互聯網影響未成年人的外在形式，那麼上網做什麼則是互聯網影響未成年人的內在本質。調查數據顯示，在上網的未成年人中，有53.4%的人玩各種類型的游戲，有51.6%的人交友聊天，51%的人觀看電視劇和電影。其中： 在沒有違法犯罪記錄的未成年人中，30.6%的人每周在互聯網上玩游戲的時間大約1小時以內，11.4%的人每周玩游戲的時間大約1-2小時之間，4.5%的人玩游戲的時間大約3-4小時之間，只有2%的人玩游戲時間在5-6小時，2.3%的人玩游戲時間超過7小時，整體趨勢是隨著時間的增加人數在減少。 在有違法犯罪記錄的未成年人中，趨勢是隨著時間的增加，人數也在增加，相對應的時間比例分別為11%、11%、15%、13%、48%。 在沒有違法犯罪記錄的未成年人中，33.9%的人每周在互聯網上交友聊天的時間大約1小時以內，8.8%的人每周交友聊天的時間大約1-2小時之間，3.4%的人交友聊天的時間大約3-4小時之間，只有0.8%的人交友聊天在5-6小時，1.8%的人交友聊天的時間超過7小時，整體趨勢是隨著時間的增加人數在減少。 在有違法犯罪記錄的未成年人中，趨勢是隨著時間的增加，人數也在增加，相對應的時間比例分別為13.7%、11.8%、13.7%、13.7%、45.1%。 在沒有違法犯罪記錄的未成年人中，34.4%的人每周在互聯網上看電視劇和電影的時間大約1小時以內，8.7%的人每周在互聯網上看電視劇和電影的時間大約1-2小時之間，3.5%的人在互聯網上看電視劇和電影的時間大約3-4小時之間，只有0.9%的人交友聊天在5-6小時，0.7%的人在互聯網上看電視劇和電影的時間超過7小時，整體趨勢是隨著時間的增加人數在減少。 在有違法犯罪記錄的未成年人中，趨勢卻是隨著時間的增加，人數也在增加。其在互聯網上看電視劇和電影的時間與相應時間的比例分別為16.0%、28.0%、16.0%、17.0%、22.0%。 由以上的比較分析可以看出，互聯網的確影響了未成年人的違法犯罪行為。數據表明，有違法犯罪記錄的未成年人，他們的上網次數、上網玩游戲、上網看電影和電視劇以及上網聊天的時間均比沒有違法犯罪記錄的未成年人多，有違法犯罪記錄的未成年人的上網比例，基本上呈現出隨著上網次數和上網時間的增多而上升。 二、互聯網影響上網未成年人違法犯罪的理性解釋 以上部分是有關互聯網與上網未成年人違法犯罪之間的表層數據關系。從表層數據關系看，互聯網影響上網未成年人違法犯罪增長無可爭議。然而，在未成年人的違法犯罪增長中，互聯網到底起到什麼作用呢？互聯網真的是罪魁禍首嗎？經過研究，我們提出網吧、網載文化是互聯網被人格化的產物的理性分析，進而提出了對互聯網影響作用的兩種解釋視角：一種是工具性影響，一種是根源性影響。就影響要素而言，工具性影響也是不可忽視的影響要素，對某些人和事而言，甚至是舉足輕重的影響要素。但是，就互聯網對上網未成年人違法犯罪的影響而言，工具性影響是在根源性影響下強化負面功能的結果。本研究絲毫沒有淡化互聯網對上網未成年人違法犯罪增長的負面影響的意圖，而是企圖通過實證分析，實事求是的將互聯網的影響作用客觀地展現出來。 1.工具性影響分析 我們將未成年人上網的情況與違法和犯罪分別做相關分析可以看到，上網與否、上網時間、上網內容均與違法和犯罪呈現出明顯的相關性。這說明上網與否、上網時間、上網的內容等均對未成年人的違法和犯罪產生顯性影響。其中上網的內容對未成年人違法和犯罪的影響要大於是否上網以及上網時間對上網未成年人違法犯罪的影響。 然而上網的不同行為對未成年人的違法和犯罪的影響是不同的，就影響違法行為來說，網上聊天產生的影響最為顯著，其相關系數為.497（p<o.oo1），其次是網上影視的影響，其系數為.451（p<o.oo1），接下來是網上游戲的影響，其相關系數為.440（p<o.oo1），再次是黃色網頁的影響，其相關系數是.430（p<o.oo1）。 就影響犯罪行為來說，網上聊天產生的影響仍然是最強的，其相關系數高達.519，與對違法行為的影響稍有不同，影響未成年人犯罪行為的第二大影響因素是網上游戲，其相關系數為.470，再次是網上影視的影響，其相關系數為.466。 綜觀上述兩方面的影響，互聯網對上網未成年人違法犯罪的影響，關鍵在上網行為，是上網干什麼的問題，其次才是上網的時間和是否上網等因素。但影響上網未成年人違法犯罪的最重要的因素不是人們一概認為的黃色網頁的影響，而是網上聊天的影響。對此我們的解釋是，互聯網聊天是人們在互聯網這種虛擬空間的真實互動，雖然互動依託的互聯網是虛擬的，但互動本身卻具有真實性，這樣的互動，對於缺少關愛的未成年人是舉足輕重的，與此同時，對於缺少辨別能力的未成年人來說，其被教唆或模仿的可能性也是很大的。網載游戲中的暴力、血腥內容以及影視中的兇殺、色情、暴力等內容，多半通過示範效應來影響未成年人，相對於直接聊天互動的動態影響來說，其影響是靜態的。但不論是上網的時間、上網的內容還是遇到黃色網頁的態度，網吧、網載文化都是互聯網直接影響上網未成年人違法犯罪的工具。從這個意義上來看，互聯網起了工具性的影響作用，具有直接性和顯著性。 2.根源性影響分析 我們的分析如果到此為止，互聯網無疑是上網未成年人違法犯罪增長的首要原因。進一步研究顯示，上述工具性影響只能是互聯網影響上網未成年人違法犯罪的一種解釋。 如前沿所述，如果沒有互聯網，青少年犯罪就一定不會增長嗎？調查的結論是否定的，那麼在同樣的網吧、網癮和網載文化條件下，為什麼少數青少年走向違法犯罪，多數青少年健康成長呢？ 當我們將那些上網頻率比較低、上網時間比較少的有違法犯罪記錄的樣本抽出來進行控制分析時發現，上網時間、上網內容以及上網態度等原來顯著相關的變數，現在全部都變得不再顯著了，各變數與違法和犯罪的相關系數全都不能通過卡方檢驗（p<0.5）。這說明網吧、網載文化不一定是上網未成年人違法犯罪的根本原因（表8），上網未成年人違法犯罪可能另有隱情。 從表象看，上述未成年人的違法犯罪與互聯網不無相關，為什麼控制分析後，互聯網的影響會不顯著呢？事實上，即使上網未成年人違法犯罪由不良網吧和網載文化誘發，也還另有癮情。因而，我們不能把上網未成年人違法犯罪的增長因素不加分析地歸為互聯網。那麼，到底是什麼原因致使互聯網背黑鍋的呢？ 學術界對未成年人違法犯罪原因有比較多的研究：蔣獎在其研究中指出「父母教養方式與青少年的行為問題、心理健康有著密切的關系。父母給予子女更多的溫情與愛，子女出現問題行為的可能性就會降低，反之，如果父母過多地採用懲罰、干涉、過度保護等方法，子女中出現問題的幾率就會增加。父親的教養方式在子女的成長過程中具有不可忽視的作用。父親的慈愛及對子女的溫暖關懷有助於形成和諧的父子關系，促進青少年的心理健康，從而更有利於子女的健康成長，尤其是父親的情感溫暖有助於女兒的心理健康。」[④] 尚秀雲更是通過對未成年犯的審判實踐告訴人們：家庭教育的不當和環境的不良是導致未成年人犯罪的重要原因。[⑤] 家庭環境對未成年人的違法犯罪有著重要的影響。一般來講，如果未成年人家庭的父母關系不好以及家庭結構不完整時，更容易導致上網未成年人違法犯罪。 根據武漢市未成年人成長環境調查取得的數據，我們分析了違法犯罪的未成年人的家庭情況，發現未成年人的父母之間的關系以及教養方式對未成年人違法和犯罪有顯著性影響。父母之間關系不好的未成年人，犯罪與不犯罪的比值（p/1-p）是父母之間關系好的未成年人犯罪與不犯罪比值（p/1-p）的7.45倍。溺愛型教養家庭里未成年人，犯罪與不犯罪的比值（p/1-p）是其他教養方式家庭里未成年人犯罪與不犯罪比值（p/1-p）的3.98倍；父母之間關系不好的未成年人，違法與不違法的比值（p/1-p）是父母之間關系好的未成年人違法與不違法比值（p/1-p）的9.89倍，溺愛型教養家庭里未成年人犯罪與不犯罪的比值（p/1-p）是其他教養方式家庭里未成年人犯罪與不犯罪比值（p/1-p）的5.33倍。 當控制受教育程度（實際應該是年齡的影響）時，隨著受教育程度的提高，溺愛型教養方式的未成年人的犯罪可能性在上升，不論是在小學、初中還是高中，溺愛型教養的未成年人比其他正常教養的未成年人犯罪的可能性要高。而且隨著教育程度的提高，這種差別愈加明顯。除此之外，在高中或職業技術學校上學的溺愛型教養方式的未成年人犯罪的比例，比上小學和中學的溺愛型未成年人犯罪的可能性要高得多。 同樣數據也顯示出，在高中或職業技術學校上學的溺愛型教養方式的未成年人違法的比例，比上小學和中學的未成年人違法的比例要高得多。 當控制教育程度來看父母關系對上網未成年人違法犯罪的影響時，我們發現，隨著年齡的增大，父母關系不好的家庭里的未成年人犯罪的比例在不斷升高，在同一教育層次的未成年人中，父母關系不好的未成年人比那些父母關系較好的未成年人犯罪的可能性要高。而且隨著教育程度的提高，這種區別愈加明顯。具體表現在，高中教育程度的父母關系不好的未成年人，犯罪的比例要遠遠比初中或小學的比例高。數據同樣也顯示在高中或職業技術學校上學的父母關系不好的未成年人違法的比例，比上小學和中學的未成年人違法的比例要高得多。 從以上分析可以看出，導致上網未成年人違法和犯罪的影響因素，主要不是上網的時間和上網干什麼的問題，而是家庭父母之間的關系狀況以及家庭教養方式等因素。對此，我們可以這樣解釋，正因為家庭父母關系不好，在未成年人的心靈上留下陰影，使他們感覺不到家庭的關愛和溫馨，從而到虛擬世界尋找寄託，但由於他們相應的缺少辨別能力，以及極強的模仿能力，很容易導致他們輕則越軌，重則違法犯罪。至於溺愛型的教養方式導致違法犯罪更容易解釋。在溺愛型的家庭，未成年人的行為不受太多的約束，對於模仿能力極強和好奇心極強的未成年人來說，很容易受網吧、網載文化的負面影響並導致違法犯罪。在這樣的違法犯罪樣本中，網吧、網載文化起的作用是工具性的，而不是根源性的，更深層次的原因則是家庭等人格化的環境影響。我們用同樣的方法分析社區因素、友群因素發現，它們均對未成年人的違法犯罪產生顯著性影響。 由此我們可以得出結論：家庭、社區以及友群環境中的不良因素，與網吧和網載文化的負面因素共同影響未成年人的違法犯罪行為。互聯網在上網未成年人的違法犯罪影響因素中，屬於工具性影響因素，是非人格化的。網吧、網載文化是被人格化的影響因素。家庭等環境中的不良因素是根源性影響因素，是人格化的。人格化的因素轉化和強化了被人格化的因素的影響作用。 三、結論與探索 總結上述互聯網對上網未成年人違法犯罪的影響分析，至少有這樣兩種解釋：一種是工具性影響，包括上網次數對上網未成年人違法犯罪的直接影響，也包括上網時間以及上網內容對上網未成年人違法犯罪的直接影響。這是一種顯性影響，如果不進一步分析，互聯網無疑被人看成上網未成年人違法犯罪增長的罪魁禍首。一種是根源性影響，上網未成年人違法犯罪增長的背後隱藏著人格化的家庭環境、社區環境和學校環境等深層次的影響因素，互聯網只是上網未成年人違法犯罪增長的非人格化的工具性影響而已。就互聯網的影響而言，上網未成年人違法犯罪是人格化因素轉化為被人格化的因素發生作用的，是人格化因素轉化不良的結果。 為什麼呢？我們應該看到，通常所說的網路文化，包括網吧、網載文化、網載文化管理和網路文化產業經營與管理，是隨著計算機聯網而產生的一種新的文化現象,它以計算機及其附屬設備作為物質載體,以上網者為主體,以虛擬的賽博空間(cyberspace)為主要傳播領域,以數字化為基本技術手段,為人類創造出了一種新的生存方式、活動方式和思維方式。[⑥] 網路文化是信息時代的特殊文化,它不是一種地域文化,而是一種時域文化。有的學者認為「網路文化,廣義地說就是互聯網時代的人類文化」。他們將網路文化分為廣義文化和狹義文化,認為廣義的網路文化是人類傳統文化、傳統道德的延伸和多樣性體現。而狹義的網路文化卻更多地表現為工具主義、操作主義特徵。[⑦] 網路文化的最重要特徵便在於其獨特的開放性和工具性。就開放性方面來講，人類文化可以通過計算機作為載體，在互聯網空間傳播，而不論其文化屬於偉大的還是卑劣的；就工具性方面來講，互聯網只是一個提供文化和信息交流的平台，是一種傳播和獲取信息的工具。社會心理學認為，人格是由生理遺傳與後天經驗共同形成的、包括人的各種心理因素，並能根據客觀變化的相對穩定的內部行為與外部行為的統一。[⑧] 根據人格的這種內涵可以看到，互聯網本身並不具有鮮明的人格特徵，它只是一種工具。之所以最後將網路文化也如同傳統文化一樣進行分類並貼上精華、糟粕的標簽，完全是將互聯網人格化後的產物，我們稱之為「被人格化」。一旦互聯網被人格化以後，它產生的影響便也隨之具有了正、負功能之分。 上文有關調查數據里的網吧、網載文化對上網未成年人違法犯罪的影響分析，也證明了互聯網被人格化的影響。即使互聯網被人格化以後，我們也不能將所有接觸過互聯網的未成年人的違法犯罪行為，都歸結於不良網路文化的影響，更不能將互聯網推論為上網未成年人違法犯罪行為的罪魁禍首。前述實證資料的分析已經表明，一部分未成年人的違法犯罪行為直接是不良網吧和網載文化作用的結果，但還有一部分未成年人的違法犯罪行為的根源不是互聯網本身而是具有根源性的家庭環境以及社區、學校環境中的不良因素的影響，互聯網只是起了工具性的影響作用。另外，即使不良網吧和網載文化對未成年人的違法犯罪有直接影響，這種影響也是混合了其他不良因素，如學校以及家庭管教不當，對未成年人的行為缺少約束等控制因素共同作用的結果，非人格化的互聯網不具有直接導致違法犯罪的功能。所以上網未成年人的違法犯罪的影響分析，重點在於人格化因素分析，包括被人格化的網路文化分析。 綜上所述，本文提出被人格化的理性分析，進而提出「工具性影響」和「根源性影響」這樣兩種解釋視角，意義在於：1、科學定位互聯網對未成年人違法犯罪的影響作用，為消除人們對互聯網的片面理解和誤解提供理論依據，促進互聯網事業和網路文化產業的健康發展。2、科學認識互聯網與上網未成年人違法犯罪的影響關系，從源頭預防和遏制上網未成年人違法犯罪。互聯網是高科技產品，是廣義的文化，是狹義的文化工具，是非人格化的高科技產品。網路文化包括網吧、網載文化、網載文化管理和網路文化產業經營與管理，是以高科技產品為載體的人格化的文化產品。人格化的網路文化有健康文化和不良文化之分。不良的網路文化對上網未成年人產生消極影響，嚴重的導致未成年人違法犯罪。不良網路文化受根源性的人格化因素制約，對未成年人違法犯罪的影響盡管可以遏制，但卻永遠無法消除。因而，從有效預防未成年人違法犯罪的層面看問題，一方面，我們應該盡可能培育健康的網路文化，遏制不良的網路文化，將不良網路文化的負面影響降低到最小程度。另一方面，我們要重點關注根源性的人格化影響因素的預防工作，如家庭環境建設工作，抓源頭治理。這是因為，影響上網未成年人違法犯罪的深刻原因在於根源性的人格化因素，包括家庭、學校、社區和友群環境中的各種不良的影響因素。3、合理區分未成年人的健康上網行為和不良上網行為，有效避免因噎廢食。網路文化產業是發展中的朝陽產業，正在催生之中，有些甚至不易理解。如隨著國內外游戲產業的快速發展，游戲玩家的群體越來越大，並由此催生了網上職業玩家。業內人士稱，所謂游戲職業玩家，就是通過玩游戲，以玩家的身份來獲利，其收入包括參加比賽獲得的獎金、出售虛擬財產收入，有的還包括為某個游戲網吧打工賺到的酬金。這一職業在國外也是新興行業，發展十分迅速。隨著越來越多的人加入職業玩家的行業，已經對整個游戲行業的發展起著舉足輕重的作用，並深深沖擊著我們現有的價值觀。網上職業玩家是痴迷上網的，是網迷，是上網成癮的。上網成癮者，如果引導失誤，可能走偏方向，甚至毀掉自己的一生。從催生前沿職業的層面看，上網成癮並非一概都壞。有人說，沒有上網成癮者，就不可能產生一流的職業玩家。由於很多人不了解甚至誤解，這種靠腦力和體力來賺取收入的網上新興職業發展還承擔著巨大的壓力和風險。 需要特別說明的是，本研究提出的理性思考和分析視角，旨在探索性的解釋互聯網對上網未成年人違法犯罪的影響根源，力圖為從源頭治理上網未成年人違法犯罪提供合理的思路。由於還是初步探索，諸多關系需要深入討論，如互聯網被人格化後的負面功能及其危害問題、不良家庭環境方面的人格化因素如何與網吧、網載文化共同影響未成年人違法犯罪的問題，未成年人健康上網和上網成癮的區分，以及上網成癮的功能評價等等，只好寄託於後續研究。

一、非健康觸網給青少年帶來的犯罪隱患現狀

網路以驚人的速度飛速發展，據2009年CNNIC第24次調查數據，我國共有青少年網民1.67億人，占網民總體的55.9%，其中未成年網民佔55.6%。青少年在網吧上網的比例為57.5%，其中，有48.4%的中學生在網吧上網。在青少年網民中，有9.72%的人有網癮，也就是1600多萬青少年有網癮。大約87%的網癮青少年是對網路游戲成癮。農村青少年網民在網吧上網比例達65.4%，農村未成年網民在網吧上網比例高達61.6%。這一系列的數據，既包含了互聯網普及程度提高的喜悅，也有對青少年不能健康上網所帶來犯罪情況的擔憂。青少年的不健康上網數量的龐大，不僅這些問題在讀上面數據時會躍然心頭，甚至上面的數據會讓我們觸目驚心。特別是網路游戲成癮給孩子帶來的傷害所急需的解決措施已是刻不容緩。
去年11月22日，中國青少年網路協會在京發布我國首個有關青少年網癮問題的調查報告《中國青少年網癮數據報告（2005）》，調查顯示，全國青少年網癮比例13.2%.本次調查通過實地問卷調查和網路問卷調查方式在全國26個省會城市和4個直轄市開展，同時在中青網、人民網和搜狐網進行網路調查，共收回有效問卷22500餘份。

調查發現，男性網癮比例高於女性網癮比例，未成年人網癮比例較高，初中生和職高學生網癮現象最為令人擔憂，其中初中生、失業或無固定職業者、職高學生中網癮的比例均達到20%以上；而政府/事業單位工作人員、高中生中的網癮比例相對較低。年齡越大，上網成癮的比例越低。13歲至17歲的青少年網民中網癮比例最高，而30歲至35歲的網民中網癮比例最低，網癮群體偏重於玩網路游戲。

該報告還對網癮評判標准進行了界定。參與此次調查的華中師大特聘教授、「戒網癮專家」陶宏開表示，不能以上網的時間長短等作為評判標准，而應該以上網給青少年的學習、工作或現實中的人際交往帶來不良影響作為標准。報告還列舉了3個網癮特徵：總是想著去上網；每當互聯網的線路被掐斷或由於其他原因不能上網時會感到不安、情緒低落或無所適從；覺得在網上比在現實生活中更快樂或更能實現自我。

⑸ 除了網路爬蟲技術，還有其他自動抓取數據的工具嗎

網路爬蟲的功能有限哦，只能爬網頁的內容，也就是BS 端的數據哦。
如果您希望採集到軟體系統，也就是CS 端的數據的話，用博 為的小幫 軟體機器人哦。
小幫 BS 和CS 端的數據都能採集的，全自動運行，只需要簡單的配置即可。相對於人工的採集數據，小幫的效率大大提升！

⑹ ADSL（寬頻）上網的情況下，如何用RAW_SOCKET 抓獲網路數據包

你可以下載一個抓包工具

⑺ 自己上網幹了什麼是不是都會被大數據捕捉

是的，現在就是個大數據時代，系統會根據你平時的游覽和愛好，針對性地向你推送那些你感興趣的內容。

⑻ 網警是怎麼知道一個人在家上網在網上幹了什麼的。

在網上隨便下載一個抓包軟體，安裝到自己電腦上，抓自己電腦上網介面的數回據包，就能知道自己答與互聯網交互的任何信息。

你用電腦與internet交換信息，發送和接受數據包，這些信息會經過很多很多節點（簡單講就是網路收發數據的路口），那麼網警只要抓這個路口的數據包，就能知道經過這個路口的「任何信息」（之所以打引號，是因為應用層很多信息加了密或者採取了其他安全措施，就算截獲這些數據包，要解密出包含的信息也不是那麼容易）。

但是，對於你的IP地址，你什麼時候訪問什麼網站，看了什麼圖片，做了哪些下載，和誰聊了QQ，等等，這些基本信息，網警、網管是想看就看的；

包括手機上網！！

PS：手機上網、電話、簡訊、彩信，統統能暴露你的位置，有時甚至能精確到幾百米以內。

⑼ 企業如何最快的抓取互聯網數據

找網路，或者一些專門提供數據參考的公司。

⑽ 如何抓取和分析互聯網公開數據

導讀：互聯網蘊藏著豐富的公開數據資源，通過獲取這些數據，作為城市研究的輔助專支撐，是未屬來城市研究者必備的技能之一，近期我們也會繼續介紹一些簡單有趣的公開數據分析應用。

在互聯網領域，對數據的抓取叫做「採集」，在採集工具的作用下，可以很快的抓取一個網站的整站數據，而如果這些數據能夠輔助我們的部分決策，那麼這個工具和方法值得一學。（本文中數據抓取工具為「火車頭」軟體）

西安建築科技大學城市體驗、模擬與分析實驗中心的鄭曉偉為我們分享了他在開放數據獲取方法及應用分析技術中的經驗。

開放數據（大數據）的相關基礎知識

開放數據和大數據的區別

開放數據：商業網站（大眾點評、安居客等）數據、地圖開放平台數據、社交媒體（新浪微博）數據、政府政務公開數據等。

大數據：手機信令數據、浮動車數據（例如車載GPS、公交刷卡、地鐵刷卡）等。

大數據是近似全樣本數據，而開放數據是非全樣本數據：