libndr: Add overflow check to ndr_push_subcontext_end()
[samba4-gss.git] / script / traffic_learner
blob303956e7ab4aeacc86d11fb592e810402d0227e4
1 #!/usr/bin/env python3
2 # Generate a traffic model from a traffic summary file
4 # Copyright (C) Catalyst IT Ltd. 2017
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8 # the Free Software Foundation; either version 3 of the License, or
9 # (at your option) any later version.
11 # This program is distributed in the hope that it will be useful,
12 # but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
13 # MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
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16 # You should have received a copy of the GNU General Public License
17 # along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
19 import sys
20 import argparse
22 sys.path.insert(0, "bin/python")
23 from samba.emulate import traffic
25 from samba.logger import get_samba_logger
26 logger = get_samba_logger(name=__name__, level=20)
27 error = logger.error
28 info = logger.info
30 def main():
31     parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__,
32                         formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter)
33     parser.add_argument('-o', '--out',
34                         help="write model here")
35     parser.add_argument('--dns-mode', choices=['inline', 'count'],
36                         help='how to deal with DNS', default='count')
37     parser.add_argument('SUMMARY_FILE', nargs='*', type=argparse.FileType('r'),
38                         default=[sys.stdin],
39                         help="read from this file (default STDIN)")
40     args = parser.parse_args()
42     if args.out is None:
43         error("No output file was specified to write the model to.")
44         error("Please specify a filename using the --out option.")
45         return 1
47     try:
48         outfile = open(args.out, 'w')
49     except IOError as e:
50         error("could not open %s" % args.out)
51         error(e)
52         return 1
54     if args.SUMMARY_FILE is sys.stdin:
55         info("reading from STDIN...")
57     (conversations,
58      interval,
59      duration,
60      dns_counts) = traffic.ingest_summaries(args.SUMMARY_FILE,
61                                             dns_mode=args.dns_mode)
63     model = traffic.TrafficModel()
64     info("learning model")
65     if args.dns_mode == 'count':
66         model.learn(conversations, dns_counts)
67     else:
68         model.learn(conversations)
70     model.save(args.out)
72 sys.exit(main())