目录 简介 背景 流量识别 常用功能 具体功能 做法 特征识别 架构举例 部署方式 串接方式 并接方式 存在问题 检测引擎举例 参考文献 简介 DPI(Deep Packet Inspection)深度包检测技术是在传统IP数据包检测技术(OSI L2-L4之间包含的数据包元素的检测分析)之上增加了对应用层数据的应用协议识别,数据包内容检测与深度解码. 既可以检测2~4层,又可以检测应用层. 背景 安全问题.流量识别.大数据(海量数据挖掘),推动网络识别技术的发展 流量识别 指将网络中的数据流识

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com VGGNet在2014年ImageNet图像分类任务竞赛中有出色的表现.网络结构如下图所示: 同样的,对32*32的CIFAR10图片,网络结构做了微调:删除了最后一层最大池化,具体参见网络定义代码,这里采用VGG19,并加入了BN: ''' 创建VGG块 参数分别为输入通道数,输出通道数,卷积层个数,是否做最大池化 ''' def make_vgg_block(in_channel, out_ch

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com AlexNet在2012年ImageNet图像分类任务竞赛中获得冠军.网络结构如下图所示: 对CIFAR10,图片是32*32,尺寸远小于227*227,因此对网络结构和参数需做微调: 最后一个max-pool层删除 网络定义代码如下: class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() self

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网

深度人脸识别:CVPR2020论文要点 Towards Universal Representation Learning for Deep Face Recognition 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.11841.pdf 摘要 识别狂野的面孔是极其困难的,因为它们看起来有各种各样的变化.传统的方法要么使用目标域中的特定注释变化数据进行训练,要么通过引入未标记的目标变化数据来适应训练数据.相反,我们提出了一个通用的表示学习框架,它可以在不利用目标领域知识的情况

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 前面几篇文章介绍了MINIST,对这种简单图片的识别,LeNet-5可以达到99%的识别率. CIFAR10是另一个著名的深度学习图像分类识别数据集,比MINIST更复杂,而且是RGB彩色图片. 看看较简单的LeNet-5可以达到多少准确率.网络结构基本和前面MINIST代码中的差不多,主要是输入图片的通道数不同,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- u"""

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接

今天在linux上搭建了CIFS协议,使用sabma4.7.0版本. 通过smbstatus可以查看smb软件的版本 通过/bin/smbstatus -d 0可以查看目前正连接的客户端. 问题来了:不知道这个smb到底支持哪些SMB协议,目前SMB的版本有1.X    2.02   2.1    3.0    3.0.2   3.1.1 至少网上没有查询到方法或者文档.虽然知道samba4.7.0肯定支持SMB全协议. 在使用wireshark进行协议抓包的时候,发现了这个问题的解决办法: w

除了传统的PIL包处理图片,然后用pytessert+OCR识别意外,还可以使用tessorflow训练来识别验证码. 此篇代码大部分是转载的,只改了很少地方. 代码是运行在linux环境,tessorflow没有支持windows的python 2.7. gen_captcha.py代码. #coding=utf-8 from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np import ma

目录 1基于CNN的性别分类建模原理 1.1 人脸识别 1.2 性别预测 1.3 年龄预测 1.4 结果 2 代码 参考 本教程中,我们将讨论应用于面部的深层学习的有趣应用.我们将估计年龄,并从单个图像中找出该人的性别.模型由GilLevi和TalHassner训练(https://talhassner.github.io/home/publication/2015_CVPR).本文介绍了如何在OpenCV中使用该模型的步骤说明.Opencv版本3.4.3以上.代码教程代码可以分为四个部分: 1

http://blog.csdn.net/walilk/article/details/58709611 http://blog.csdn.net/zwx2445205419/article/details/79030001 http://blog.csdn.net/darlingwood2013/article/details/62417983

一.概述 1.DPI(Deep packet inspection,深度报文解析) 所谓“深度”是和普通的报文分析层次相比较而言的,“普通报文检测”仅分析IP包4 层以下的内容,包括源地址.目的地址.源端口.目的端口以及协议类型,而DPI 除了对前面的层次分析外,还增加了应用层分析,识别各种应用及其内容,主要实现一下功能: 1)应用分析——网络流量构成分析.性能分析.流向分析等: 2)用户分析——用户群区分.行为分析.终端分析.趋势分析等: 3)网元分析——根据区域属性(市.区.街道等).基站负

详解DPI与网络回溯分析技术 随着网络通讯技术进步与发展,网络通讯已跨入大数据时代,如何监控各类业务系统的通讯数据在大数据流量中传输质量,以及针对海量的网络通讯数据的范畴中存在少量的恶意流量的检测,避免恶意通讯对主机.网络设备的root权限的安全威胁,和通讯内容的窃取.是网络管理必须面对的一个难题. 有攻击的矛,自有防御的盾,这是自然发展的规律.针对大数据的来临,传统的实时检测与防御已不能胜任对海量数据中存在细微异常的甄别.为此,对原始通讯数据的实时备份逐渐彰显出其必要性,而基于时间窗口的回溯分

DPI深度报文检测架构及关键技术实现 当前DPI(Deep Packet Inspect深度报文识别)技术是安全领域的关键技术点之一,围绕DPI技术衍生出的安全产品类型也非常的多样.在分析DPI的进一步技术实现之前,分析DPI对用户的价值可以看到主要体现在两个方面: 从攻击防御的角度看,Web类的安全风险正在成为目前安全风险的主流攻击形式,针对Web类应用层安全攻击的防护,依靠传统的防火墙是无法实现的,具备深度报文检测能力的IPS设备或者WAF设备开始为大家所熟知: 从业务应用识别分析的角度看,

我们所知道 SRT 是由 Haivision 和 Wowza 开发的开源视频流协议.很多人会认为在不久的将来,它被是 RTMP 的替代品.因为 RTMP 协议安全性稍低,延迟相对较高 ,而相对于 SRT 协议支持高质量.稳定性.亚秒级延迟.强大的编解码器支持.SRT 被许多行业专家认为是视频流的新协议.SRT 究竟是什么? 什么是 SRT? 安全可靠传输 (SRT) 是一种开源数据传输协议.SRT 使用用户数据报协议 (UDP),旨在通过公共互联网发送高质量视频,因此该协议是音频和视频流的最佳选

国外的文献汇总: <Network Traffic Classification via Neural Networks>使用的是全连接网络,传统机器学习特征工程的技术.top10特征如下: List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum n

科来 做流量分析,同时也做了一些安全分析(偏APT)——参考其官网:http://www.colasoft.com.cn/cases-and-application/network-security-analysis.php 安全防御的能力取决于安全感知能力 随着互联网的飞速发展,IT基础架构.移动互联网等技术的发展和变化,外部网络安全状况日趋严峻,传统安全防御技术手段和思路面临着诸多挑战.攻击数量越来越多,攻击方式越来越复杂,安全防御容易被绕过:具有针对性的高级攻击(如0-Day攻击.APT攻

前言   级联分类器的效果并不是很好,准确度相对深度学习较低,本章使用opencv通过tensorflow深度学习,检测已有模型的分类.   Demo       可以猜测,1其实是人,18序号类是狗,因为笔者未找到对应的分类具体信息.   Tensorflow模型下载   https://github.com/opencv/opencv_extra  (注意:未找到对应的分类具体信息.)   OpenCV深度识别基本流程   opencv3.4.x支持了各种模型. 支持的模型   opencv

总结 : 通过学习 TCP/IP 基础, 并总结相关笔记 和 绘制思维导图 到博客上, 对 TCP/IP 框架有了大致了解, 之后开始详细学习数据链路层的各种细节协议, 并作出笔记; 博客地址 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/40045487 一. TCP/IP 分层 思维导图 : TCP / IP 四层简介 : -- 应用层 : Telnet, FTP, SMTP, SNMP, DNS, URI, HTML, HTTP 等协

什么是cookie? 承载用户相关信息的HTTP首部 cookie的工作原理 cookie的缺陷 一.什么是cookie? cookie是由服务器生成,发送给USER-Agent(一般是浏览器),(服务器告诉浏览器设置一下cookie),浏览器会将cookie以key/value保存到某个目录下的文本文件内,下次请求同一个网站时就发送该cookie给服务器(前提是浏览器设置为启用cookie).cookie就是一个小型文件(浏览器对cookie的内存大小有限制). cookie可以做什么? 1.