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一个用于捕获和分析网络流数据及流内数据的包，
适用于网络研究、取证和安全监控。
附录：关于我们最新的网络指纹识别工具和数据，请参阅 Mercury。
Joy 是一个采用 BSD 许可的基于 libpcap 的软件包，用于从实时网络流量或数据包捕获（pcap）文件中提取数据特征，使用类似于 IPFIX 或 Netflow 的流导向模型，然后将这些数据特征表示为 JSON。它还包含可应用于这些数据文件的分析工具。Joy 可用于大规模数据探索，尤其是与安全和威胁相关的数据。
选择 JSON 是为了使输出易于被数据分析工具使用。虽然 JSON 输出文件有些冗长，但它们相当小，并且压缩效果良好。
Joy 可以配置为获取流内数据，即网络流内部事件的数据和信息，包括：
IP 数据包的长度和到达时间序列，直到某个可配置的数据包数量。
流数据部分中字节的经验概率分布，以及基于该值计算出的熵，
TLS 记录的长度和到达时间序列，
其他非加密的 TLS 数据，例如提供的密码套件列表、选定的密码套件、clientKeyExchange 字段的长度以及服务器证书字符串，
DNS 名称、地址和 TTL，
HTTP 头部元素以及 HTTP 体的前八个字节，
对于源自或终止于运行 pcap 的主机的流，与该流关联的进程名称。
Joy 旨在用于安全研究、取证以及（小规模）网络的监控，以检测漏洞、威胁和其他未经授权或不受欢迎的行为。研究人员、管理员、渗透测试人员和安全运维团队可以充分利用这些信息，用于保护被监控的网络，并且在发现漏洞的情况下，通过改进防御态势为更广泛的社区带来益处。与任何网络监控工具一样，Joy 也可能被误用；请不要在您不是所有者或管理员的任何网络上使用它。
在积极心理学中，“flow”（心流）是一种状态，指一个人完全沉浸在充满活力的专注、深度投入和喜悦之中。这第二个含义启发了本软件包名称的选择。
Joy 是 alpha/beta 软件；我们希望您使用它并从中受益，但请理解它不适合生产环境使用。
我们最近发布了最大且信息最丰富的开源 TLS 指纹数据库。除其他特性外，我们的方法建立在先前工作的基础上，通过完全自动化并以显著更多的信息注释 TLS 指纹。我们构建了一组 Python 工具，以便使用该数据库，并在 Joy 的帮助下生成新数据库。更多信息，请参阅 TLS 指纹识别文档。
Joy 曾支持为思科加密流量分析（ETA）铺平道路的研究，但它并未直接集成到任何实现 ETA 的思科产品或服务中。Joy 中的分类器是在几年前基于一个小型数据集训练的，并不代表 ETA 的分类方法或性能。该功能的目的是允许网络研究人员在 Joy 生成的部分数据特征上快速训练并部署自己的分类器。有关训练自己的分类器的更多信息，请参阅 saltUI/README 或联系 [email protected]。
本软件包由 David McGrew、Blake Anderson、Philip Perricone 和 Bill Hudson 撰写，邮箱 {mcgrew,blaander,phperric,bhudson}@cisco.com，来自思科系统高级安全研究组（ASRG）和安全与信任组织（STO）。
我们很高兴宣布该包的 4.0.1 版本，具有以下特性：
我们很高兴宣布该包的 4.0.0 版本，具有以下特性：
我们很高兴宣布该包的 3.0.0 版本，具有以下特性：
我们很高兴宣布该包的 2.0 版本，具有以下特性：
Joy 已在 Linux（Debian、Ubuntu、CentOS 和 Raspbian）、Mac OS X 和 Windows 上成功运行和测试。该系统使用 gcc 和 GNU make 构建，但也应适用于其他开发环境。
请参阅 Wiki 获取构建指南： 构建说明
参见 Joy 的 许可证
参见外部库的 复制许可