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

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

最近在读网络协议方面的论文,接触到DPI技术.博主是个小白,这里写些查到的笔记. 原文出处因为比较多,杂乱.百度文库和许多地方都有,就不贴链接了. 1. DPI 全称为"Deep Packet Inspection",称为"深度包检测".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包的层4 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

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,

关于DPI的学习笔记 先看一下定义 : DPI(Deep Packet Inspection)是一种基于数据包的深度检测技术,针对不同的网络应用层载荷(例如HTTP.DNS等)进行深度检测,通过对报文的有效载荷检测决定其合法性. 检测的位置: 网络的关键点处 检测的内容: 流量和报文内容进行检测分析 要求: 有事先定义的策略 对检测的流量进行过滤控制. 完成的目标:业务精细化识别.业务流量流向分析.业务流量占比统计.业务占比整形.以及应用层拒绝服务攻击.对病毒.木马进行过滤和滥用P2P的控制

NethServer 7.2 RC1 "Saltimbocca"  发布了,NethServer是基于CentOS的面向服务器的Linux发行.该产品的主要特性是模块化的设计,这使得用户可以容易地将该发行用作以下任何功能:邮件服务器和过滤器.网页服务器.群件.防火墙.网页过滤器.入侵阻止系统/入侵检测系统.虚拟专用网服务器.它还包含了一个全方位的基于网页的用户界面,这能简化通用管理任务,并让用户通过单击就能安装一些预配置好的模块.NethServer主要为中小型企业而设计. 值得关注的

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既

基于深度学习的目标检测技术演进:R-CNN.Fast R-CNN,Faster R-CNN object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->F

话题 3: 基于深度学习的二进制恶意样本检测 分享主题:全球正在经历一场由科技驱动的数字化转型,传统技术已经不能适应病毒数量飞速增长的发展态势.而基于沙箱的检测方案无法满足 APT 攻击的检测需求,也受到多种反沙箱技术的干扰.在充分考察过各种技术方案的优劣后,瀚思科技开发出了基于深度学习的二进制病毒样本检测技术,可以做到沙箱同等水平的 99% 的检测准确率,而误报率低于 1/1000.基于深度学习的病毒检测技术无需沙箱环境,直接将样本文件转换为二维图片,进而应用改造后的卷积神经网络 Incept

题目:Deep Protein Methylation Profiling by Combined Chemical and Immunoaffinity Approaches Reveals Novel PRMT1 Targets (结合层析法和免疫沉淀法的蛋白甲基化的深度检测技术发现了PRMT1新的靶标蛋白) 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics (MCP) 发表日期:2019.11.1 IF: 4.828 DOI:10.1074/mcp.RA119.001

文字识别分为两个具体步骤:文字的检测和文字的识别,两者缺一不可,尤其是文字检测,是识别的前提条件,若文字都找不到,那何谈文字识别.今天我们首先来谈一下当今流行的文字检测技术有哪些. 文本检测不是一件简单的任务,尤其是复杂场景下的文本检测,非常具有挑战性.自然场景下的文本检测有如下几个难点: 文本存在多种分布,文本排布形式多样: 文本存在多个方向: 多种语言混合. 我们先从直观上理解文本检测任务.给定一张图片,我们需要找出这张图里文字出现的所有位置位置,那这个任务其实跟目标检测任务差别不大,即找出

from:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-08-11-11 可以通过分析流量包来检测TOR流量.这项分析可以在TOR 节点上进行,也可以在客户端和入口节点之间进行.分析是在单个数据包流上完成的.每个数据包流构成一个元组,这个元组包括源地址.源端口.目标地址和目标端口. 提取不同时间间隔的网络流,并对其进行分析.G.He等人在他们的论文“从TOR加密流量中推断应用类型信息”中提取出突发的流量和方向,以创建HMM(Hidden Markov Mode

AI安全初探——利用深度学习检测DNS隐蔽通道 目录 AI安全初探——利用深度学习检测DNS隐蔽通道 1.DNS 隐蔽通道简介 2. 算法前的准备工作——数据采集 3. 利用深度学习进行DNS隐蔽通道检测 4. 验证XShell的检测效果 5. 结语 1.DNS 隐蔽通道简介 DNS 通道是隐蔽通道的一种,通过将其他协议封装在DNS协议中进行数据传输.由于大部分防火墙和入侵检测设备很少会过滤DNS流量,这就给DNS作为隐蔽通道提供了条件,从而可以利用它实现诸如远程控制.文件传输等操作,DNS隐蔽

转自:http://blog.csdn.net/wanggp_2007/article/details/5136609 丢包补偿技术(Packet Loss Concealment——PLC)是iLBC Codec中非常重要的一项技术,更是VOIP Codec应用中不可缺少的组成部分.iLBC的PLC只是在解码端进行封包补偿处理.在解码端根据收到的bitstream逐帧进行解码的过程中,iLBC decoder首先拿到每帧的 bitstream 要判断当前帧是否完整,如果没有问题则按照正常的iL

转载自:http://www.whitecell-club.org/?p=310 随着城市无线局域网热点在公共场所大规模的部署,无线局域网安全变得尤为突出和重要,其中伪AP钓鱼攻击是无线网络中严重的安全威胁之一. 受到各种客观因素的限制,很多数据在WiFi网络上传输时都是明文的,如一般的网页.图片等:甚至还有很多网站或邮件系统在手机用户进行登陆时,将帐号和密码也进行了明文传输或只是简单加密传输(加密过程可逆).因此,一旦有手机接入攻击者架设的伪AP,那么通过该伪AP传输的各种信息,包括帐号和密码

看到一篇循序渐进讲R-CNN.Fast R-CNN.Faster R-CNN演进的博文,写得非常好,摘入于此,方便查找和阅读. object detection,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RC

转自:http://blog.csdn.net/blade2001/article/details/9094709 在IP视频通话中,即使是在丢包率很小的情况下也会对使用效果造成较为明显的影响.正是由于这个原因,自从上世纪九十年代中后期IP视频会议技术出现以来,在“有损耗”的IP网络上成功召开视频会议的能力一直是一项挑战.近年来,随着低成本,共享式的网络线路的普遍采用(如DSL,有线,卫星,LAN和WAN,公共互联网等)以及使用更高通话带宽(通常需要支持更高的视频分辨率)则使这一问题显得更为突出

from:http://www.freebuf.com/articles/network/139697.html DGA(域名生成算法)是一种利用随机字符来生成C&C域名,从而逃避域名黑名单检测的技术手段.例如,一个由Cryptolocker创建的DGA生成域xeogrhxquuubt.com,如果我们的进程尝试其它建立连接,那么我们的机器就可能感染Cryptolocker勒索病毒.域名黑名单通常用于检测和阻断这些域的连接,但对于不断更新的DGA算法并不奏效.我们的团队也一直在对DGA进行广泛的

1. Firefox  Gecko是firefox的呈现引擎.当初的Gecko是作为通用Mozilla浏览器一部分开发的,而第一个采用Gecko引擎的浏览器是Netscape6: 我们可以使用用户代理检测下:如下JS代码: var ua = navigator.userAgent; console.log(ua); 在windows下firefox下打印如下: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:38.0) Gecko/20100101 Firefox/