我现在有一个pcap文件，我想用SVM分类算法对不同的对话按应用进行分类，分类所用的训练集用我处理好的一个表格文件，然后将pcap文件中的数据包按应用分类后备份到不同的文件夹，最后实现可视化展示捕获流量的统计信息，所属应用分析结果，以及备份信息。你能给出我详细的可执行代码吗

好的，下面是一个 Python 实现的示例代码，它包括读取 pcap 文件、使用 SVM 分类算法进行分类、将数据包备份到不同文件夹、以及可视化展示捕获流量的统计信息和所属应用分析结果的功能。

import os
import sys
import pandas as pd
import numpy as np
from scapy.all import *
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import classification_report
import matplotlib.pyplot as plt


# 读取表格文件并返回特征和标签
def load_data(file_path):
    data = pd.read_csv(file_path)
    features = data.iloc[:, :-1].values
    labels = data.iloc[:, -1].values
    return features, labels


# 读取 pcap 文件并提取特征
def extract_features(file_path):
    packets = rdpcap(file_path)
    features = []
    for packet in packets:
        # 提取特征，例如源IP、目的IP、源端口、目的端口、协议类型等等
        # 这里以源IP和目的IP为例
        feature = [packet[IP].src, packet[IP].dst]
        features.append(feature)
    return features


# 将数据包备份到不同的文件夹
def backup_packets(file_path, labels):
    packets = rdpcap(file_path)
    for i in range(len(packets)):
        # 将数据包备份到以标签命名的文件夹中
        folder_name = str(labels[i])
        if not os.path.exists(folder_name):
            os.makedirs(folder_name)
        wrpcap(folder_name + '/' + str(i) + '.pcap', packets[i])


# SVM分类器训练和预测
def svm_classification(train_features, train_labels, test_features):
    clf = svm.SVC(kernel='linear')
    clf.fit(train_features, train_labels)
    predict_labels = clf.predict(test_features)
    return predict_labels


# 可视化展示捕获流量的统计信息和所属应用分析结果
def visualize_results(predict_labels):
    # 统计不同应用的数据包数量
    unique_labels, counts = np.unique(predict_labels, return_counts=True)
    plt.bar(unique_labels, counts)
    plt.title('Captured Traffic Analysis Result')
    plt.xlabel('Applications')
    plt.ylabel('Number of Packets')
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    # 设置文件路径和参数
    pcap_file = 'test.pcap'
    table_file = 'train.csv'

    # 加载训练集数据
    train_features, train_labels = load_data(table_file)

    # 提取测试集特征
    test_features = extract_features(pcap_file)

    # SVM分类器训练和预测
    predict_labels = svm_classification(train_features, train_labels, test_features)

    # 将数据包备份到不同的文件夹
    backup_packets(pcap_file, predict_labels)

    # 可视化展示捕获流量的统计信息和所属应用分析结果
    visualize_results(predict_labels)

需要注意的是，这只是一个示例代码，你需要根据你的具体需求进行修改和补充。比如你需要自己实现特征提取、备份数据包的方式等等。