论文 技术分析<关于网络分层信息泄漏点快速检测仿真> "1.基于动态阈值的泄露点快速检测方法,采样Mallat算法对网络分层信息的离散采样数据进行离散小波变换;利用滑动窗口对该尺度上的小波系数进行加窗处理,计算离散采样数据窗函数包含区间的小波熵,实现有效去噪和特征提取.2.将泄露点检测值和滑动窗口中平均熵值之间的差与动态阈值作比较,判断是否存在泄露点.""<基于云计算入侵检测数据集的内网用户异常行为分类算法研究>" "采用Weka机…

Time Series Anomaly Detection in Network Traffic: A Use Case for Deep Neural Networks from:https://jask.com/time-series-anomaly-detection-in-network-traffic-a-use-case-for-deep-neural-networks/ Introduction As the waves of the big data revolution cas…

结合CNN的可以参考:http://fcst.ceaj.org/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=1497 除了行为,其他还结合了时序的异常检测的:https://conference.hitb.org/hitbsecconf2018ams/materials/D1T2%20-%20Eugene%20Neyolov%20-%20Applying%20Machine%20Learning%20to%20User%20Behavi…

http://xuewen.cnki.net/DownloadArticle.aspx?filename=BMKJ201104017&dbtype=CJFD<浅析基于DNS协议的隐蔽通道及监测技术>DNS隐蔽通道监测主要采用特征匹配和流量异常检测这两种技术.3.1 特征匹配技术特 征 匹 配 技 术 通 过 网 络 通 信 报 文 特 征 来 识别 D N S 隐 蔽 通 道 . S n o r t 通 过 以 下 规 则 来 识 别NSTX和Iodine隐蔽通道:alert udp…

转载请声明转载地址:http://www.cnblogs.com/Rodolfo/,违者必究. 一.国内研究现状 我国虚拟现实技术研究起步较晚,与发达国家还有一定的差距. 随着计算机图形学.计算机系统工程等技术的告诉发展,虚拟现实已得到国家有关部门和科学家们的高度重视,引起我过各界人士的关注,研究与应用. 根据我国的国情,九五规划.国家自然科学基金会.国家高技术研究发展计划已将虚拟现实技术的研究列为重点研究项目.国内许多研究机构和高校也都在进行虚拟现实技术的研究和应用并取得了一些不错的研究成果.…

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第三章 语篇分析研究进展.现状及趋势>P21 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP+词法系列(二)︱中文分词技术及词性标注研究现状(CIPS2016) NLP+句法结构(三)︱中文句法结构研究现状(CIPS2016) NLP+语义分析(四)…

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第二章 语义分析研究进展. 现状及趋势>P14 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 任何对语言的理解都可以归为语义分析的范畴.一段文本通常由词.句子和段落来构成,根据理解对象的语言单位不同, 语义分析又可进一步分解为词汇级语义分析.句子级语义分析以及篇章级语义分析. 语义分析的目标就是通过建立有效的模型和系统, 实现在各个语言单位 (包括词汇.…

博客转载自:https://blog.csdn.net/xiaoxiaowenqiang/article/details/81051010 原文标题:深度学习结合SLAM 语义slam 语义分割 端到端SLAM CNN-SLAM DenseSLAM orbslam2 + ssd LSD-SLAM + CNN SemanticFusion Mask 深度学习结合SLAM 研究现状总结 本文github链接 1. 用深度学习方法替换传统slam中的一个/几个模块: 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定…

1. 异常检测简介 异常检测,它的任务是发现与大部分其他对象不同的对象,我们称为异常对象.异常检测算法已经广泛应用于电信.互联网和信用卡的诈骗检测.贷款审批.电子商务.网络入侵和天气预报等领域.这些异常对象的主要成因有:来源于不同的模式.自然变异.数据测量以及随机误差等.而常见的异常检测算法都是针对独立的数据点进行异常检测,此时异常检测又称为离群点检测.而在序列数据的异常检测过程中,我们既可以直接使用对序列进行异常检测的算法,也可以先对序列数据进行特征提取然后转化为传统的离群点检测. 2. 基本…

RNA测序研究现状与发展 1 2,584 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 通常来说,某一个物种体内所有细胞里含有的DNA都应该是一模一样的,只是因为每一种细胞里所表达的RNA之间存在差异,才使这些细胞有所区别.诸如“为什么肿瘤细胞与正常细胞会不一样?”这样的重要问题都可以通过对这些不同细胞里的RNA进行研究来解决,比如转录组学(transcriptome)研究就是一个很好的方法,而这就需要用到RNA测序技术.本期的<自然 方法>(Nature Methods)杂志…

DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然!——和一个句子的分词算法CRF没有区别!注:传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别,通过硬件防火墙搞定.大数据方案是针对慢速DDos攻击来搞定.难点:在进行攻击的时候,攻击数据包都是经过伪装的,在源IP 地址上也是进行伪造的,这样就很难对攻击进行地址的确定,在查找方面也是很难的.这样就导致了分布式拒绝服务攻击在检验方法上是很难做到的.领域知识见:http://blog.csdn.n…

摘要: Web日志记录了网站被访问的情况,在Web安全的应用中,Web日志常被用来进行攻击事件的回溯和取证.Webshell大多由网页脚本语言编写,常被入侵者用作对网站服务器操作的后门程序,网站被植入Webshell就说明网站已被入侵.Webshell检测手段常见的有运行后门查杀工具,比如D盾,或者部署防护软硬件对网站流量和本地文件进行检查,代价较大且对网站的访问性能有影响.因此,结合作者这几年做服务器入侵分析的一点经验,总结几点基于Web日志的轻量级的Webshell检测思路,通过对服务器日志…

Abstract: 贡献主要有两点1:可以将卷积神经网络应用region proposal的策略,自底下上训练可以用来定位目标物和图像分割 2:当标注数据是比较稀疏的时候,在有监督的数据集上训练之后到特定任务的数据集上fine-tuning可以得到较好的新能,也就是说用Imagenet上训练好的模型,然后到你自己需要训练的数据上fine-tuning一下,检测效果很好.现在达到的效果比目前最好的DPM方法 mAP还要高上20点,目前voc上性能最好. 着篇文章主要是介绍RCNN,跟后面的,Fas…

检测结果如下 这个示例程序需要使用较大的内存,请保证内存足够.本程序运行速度比较慢,远不及OpenCV中的人脸检测. 注释中提到的几个文件下载地址如下 http://dlib.net/face_detection_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_introduction_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_introduction2_ex.cpp.html http://dlib.net/dnn_mmod_ex.cpp.html /*…

实验程序视频 下载 1 问题描述 高密度环境下的行人统计一直没有得到很好的解决,主要原因是对高密度人群中的行人检测和跟踪是一个很难的问题,如下图所示环境,存在的困难包括: 检测方面: 由于人群整体处于运动状态,占据了背景的60%以上的面积,导致许多目标检测的方法,如基于背景差的运动目标检测.分割方法难以奏效.另外,由于人群存在大量遮挡,导致基于行人轮廓的检测方法,如HOG也难以奏效. 跟踪方面: 高密度环境中的多目标跟踪,由于存在大量的遮挡.合并.分离,实现准确的跟踪是一个富有挑战性的研究问题.…

令人讨厌的异常 提起异常,大家都很反感,当信心满满的写完一段代码,刷新页面发现上面写着大大的 Exception 是最心烦的时候了.模块给领导演示的时候,如果报了异常,也是最让人崩溃的时候了. 在一般的大型网站中,如果拥有异常处理的机制,那么将会帮助我们节省很多不需要的工作,具体如下: 什么是异常 异常是运行中超出了你程序预期的一个东西. 场景 例如京东有个 轻松购 的功能,当点击的时候会将该商品自动添加到购物车并生成订单,然后进行支付,这是一个网络请求,但是在后端实际执行了一系列的事情(以下操…

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23006190?refer=xiaoleimlnote 前面一直在写传统机器学习.从本篇开始写一写 深度学习的内容. 可能需要一定的神经网络基础(可以参考 Neural networks and deep learning 日后可能会在专栏发布自己的中文版笔记). RCNN (论文:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segment…

今天遇到了一个这样的问题“DBUtility.DbHelperSQL”的类型初始值设定项引发异常“DBUtility.DbHelperSQL”的类型初始值设定项引发异常 也许有和我遇到这问题的人也在这个问题怎么解决,在没有解决这个问题的时候我也和你们现在的心情一样,也百度过了,goolge过但是还是没有解决,在这个时候我们需要冷静下来想想问什么会出现这个问题 分析一下问题出现的原因,现在我来解答为什么会出现这个错误,其实很简单就是你没有配置好web连接数据库的语句,在这个里面找原因就是对了 pu…

from: https://jyx.jyu.fi/bitstream/handle/123456789/52275/1/URN%3ANBN%3Afi%3Ajyu-201612125051.pdf 相关文献汇总如下: S1 Eliseev and Gurina (2016) Algorithms for network server anomaly behavior detection without traffic content inspection ACM 1 S2 Zolotukhin e…

网络层ddos 是让去往银行的道路交通变得拥堵,无法使正真要去银行的人到达:常利用协议为网络层的,如tcp(利用三次握手的响应等待及电脑tcp 连接数限制)等应用层ddos 则是在到达银行后通过增办.询问业务等等各种“合法要求”来消耗银行的业务资源,如利用http(查看所有网页.占用资源大的网页如:视频等或让网站处理复杂数据如:校验.计算等)两者本质都是消耗资源,使服务器无法为真实用户提供服务Mitigation 缓和hijacked 被劫持,被绑架1 很严重,检测的难度很大,很难预先阻止,不同…

http://www.ijrter.com/papers/volume-2/issue-4/dns-tunneling-detection.pdf <DNS Tunneling Detection>In this paper we have presented a method of the DNS tunneling detection based on the clustering of the DNS traffic images.检测手段也分为两种:DNS packet analysi…

wojilu框架特别适合快速开发多用户分享内容应用,比如知乎,digg这类应用. 对于博客等用户程序,要有4个入口:1)用户展示入口(展示自己的应用) 2)用户后台管理入口(管理自己的应用) 3)聚合展示入口(全部用户) 4)网站后台入口(管理全部用户的应用数据). 下面就来讨论下,如何定制一个与我记录综合系统页面展示不太一样的多用户应用. 上面说到了,二次开发一个新应用,需要实现4个入口.我们这里只关注其中的2个展示入口. 先说聚合展示入口. 定制聚合展示入口比较容易,只需要重写SiteLay…

前言 周一一早网管收到来自阿里云的一堆警告,发现我们维护的一个网站下有数十个被挂马的文件.网管直接关了vsftpd,然后把警告导出邮件给我们. 取出部分大致如下: 服务器IP/名称 木马文件路径 更新时间 木马类型 状态(全部) *.*.*.* /path/*144.gif 2017/8/7 5:53 Webshell 待处理 *.*.*.* /path/*132.jpg 2017/8/7 5:23 Webshell 待处理 *.*.*.* /path/*156.txt 2017/8/7 5:2…

1. ADFA-LD数据集简介 ADFA-LD数据集是澳大利亚国防学院对外发布的一套主机级入侵检测数据集合,包括Linux和Windows,是一个包含了入侵事件的系统调用syscall序列的数据集(以单个进程,一段时间窗口内的systemcall api为一组) ADFA-LD数据已经将各类系统调用完成了特征化,并针对攻击类型进行了标注,各种攻击类型见下表 攻击类型 数据量 标注类型 Trainning 833 normal Validation 4373 normal Hydra-FTP 16…

from:http://www.freebuf.com/articles/system/182566.html 0×01 前言 目前的恶意样本检测方法可以分为两大类:静态检测和动态检测.静态检测是指并不实际运行样本,而是直接根据二进制样本或相应的反汇编代码进行分析,此类方法容易受到变形.加壳.隐藏等方式的干扰.动态检测是指将样本在沙箱等环境中运行,根据样本对操作系统的资源调度情况进行分析.现有的动态行为检测都是基于规则对行为进行打分,分值的高低代表恶意程度的高低,但是无法给出类别定义. 本文采用…

编程的异常处理很重要,当然Sql语句中存储过程的异常处理也很重要,明确的异常提示能够快速的找到问题的根源,节省很多时间. 下面,我就以一个插入数据为例来说明Sql Server中的存储过程怎么捕获异常的 . 1.环境 数据库为Sql Server2008. 表(Course)结构为: No char(10) primary key Name varchar(20) Comment varchar(50) 2.存储过程 就以插入数据为例,其他的可以照着写就行了. 编程语言都有异常的捕获与处理, 在…

1.背景:用户jtuser中有jtproduct中表A,B的同义词,在用户jtuser中向表A,B插入数据,提示“权限不够” 2.将A,B表授权给jtuser用户 $ sqlplus / as sysdba SQL> conn / as sysdba SQL> grant insert any table,update any table to jtuser; 3.将序列授权给jtuser SQL> conn jtproduct/jtproduct SQL> grant selec…

go处理错误的另一种方式 go处理错误常见的方式是 err := funcReturningError() if err != nil { // 处理错误 } 然而因为过于繁琐而饱受诟病.下文简述另一种处理错误的写法. 这种写法最初我是从标准库里看到的,代码在 https://github.com/golang/go/blob/master/src/encoding/gob/error.go . 简言之,就是将错误用panic抛出,然后在某个边界用defer将其转为error值.这和其他用抛异常…

使异常处理变得更灵活.可观察,可以使用设计模式中的观察者模式. 文件 ① 定义观察者的接口 ExceptionObserver.php: <?php /* 给观察者定义的规范 */ interface ExceptionObserver{ public function update(Observer_Exception $e); } 文件 ② 观察者模式的自定义异常类 Observer_Exception Observer_Exception.php: <?php class Observe…

当发生异常时,把异常信息记录到日志文件中: <?php header('content-type:text/html; charset=utf-8'); class LogException extends Exception{ public function __construct($message = null, $code = 0){ parent::__construct($message, $code); error_log($this->getMessage().PHP_EOL,…