Jaal: Towards Network Intrusion Detection at ISP Scale 论文来源:CoNext 发表时间:2015 解决问题及所做贡献:Jaal:大规模精细网络入侵检测框架. 相关工作: NIDFS:解决企业级网络入侵系统的可扩展性问题. Network Monitoring, Sampling, Sketching:介绍一些检测方法 分类: 安全,入侵检测,与sketch有关 SDNScore: A Statistical Defense Mechanis…

Monocle: Dynamic,Fine-Grained Data Plane Monitoring 论文来源:CoNext 发表时间:2015 解决问题及所做贡献:Monocle:检测交换机中硬件软件的的错误,检测流表和瞬间的流表变化 相关工作: Anteater, HSA/NetPlumber, SecGuru,VeriFlow:确保网络正的正确配置,但不能检测软件方面,也不能显示数据平面行为. RUM:作者事先的工作,可以检测硬件方面错误,但没有深细节. ATPG:使用数据平面探针检测交…

UMON: Flexible and Fine Grained Traffic Monitoring in Open vSwitch 论文来源:CoNext 发表时间:2015 解决问题及所做贡献:现有ovs不支持灵活高效地应用检测,提出UMON合并在OVS架构. 相关工作: 基于流规则的动态粒度调整测量应用于异常检测,如DOS攻击,也应用在TCAM中 Pyretic可以将网络测量编程一个应用部署在sdn中的控制平面 分类:应用检测 粒度细化 SDN-PANDA:Software-Defined…

1. Control Plane Latency with SDN Network Hypervisors: The Cost of Virtualization 年份:2016 来源:IEEE NETSOFT 2016 - 2016 IEEE NetSoft Conference and Workshops 基本结构:虚拟机监控程序位于多个虚拟SDN网络和租户控制器之间,其中的虚拟SDN网络位于底层的物理SDN网络基础结构上. NV:网络虚拟化,和SDN结合,可以创建虚拟SDN网络,租户可以通…

一 文章名称:FLOWGUARD: Building Robust Firewalls for Software-Defined Networks 发表时间:2014 期刊来源:--- 解决问题: 一 为了解决基于OpenFlow的SDN网络带来的安全问题. 二 建立SDN防火墙的挑战如下 检测动态的网络策略更新. 检查间接地安全违规:敌手通过修改数据包头侵害网络安全. 架构选项:集中和分布式SDN防火墙都有各自问题. 带状态监控:SDN防火墙很难支持带状态数据包检测 所做贡献: 一 提出FLO…

一 文章名称:SNAP: Stateful Network-Wide Abstractions for Packet Processing 数据包处理的带状态网络概念 发表时间:2016 期刊来源:SIGCOMM'16 解决问题: 一如何通过编程高效地.正确地管理带状态.分布式系统(提出SNAP).SNAP提供一个简化的带状态程序模型,开发者可以通过它在一个相对高层的交换机上进行开发项目.这些项目包括有全局读写.永久数组,故开发人员可以开发从带状态防火墙到细粒度流量监控的应用.SNAP编译器可以…

Prelude: Ensuring Inter-Domain Loop-Freedom in SDN-Enabled Networks 来源:APNet: The Asia-Pacific Workshop on Networking 发表时间:2018 分类:应用 提出问题:因sdn部署在真实环境,与传统网络之间的矛盾导致互联网性能降低,设计了名为Prelude的系统. 主要贡献 分析了BGP偏差对Internet路由的影响 设计了Distinct-Match,允许任何两个网络验证它们的SDN…

一 文章名称:A Survey on Security-Aware Measurement in SDN 发表时间:2018 来源:<Security & Communication Networks>sci 概要:SDN中的安全测量 针对问题:SDN中的安全测量 贡献: SDN中的安全测量技术 SDN的基础架构 安全方面的挑战 时延和带宽的测量技术 SDN的域内域间拓扑测量 列举三个未来研究方向 分类:安全测量的综述 二 文章名称:Detection and Mitigation o…

.mytitle { background: #2B6695; color: white; font-family: "微软雅黑", "宋体", "黑体", Arial; font-size: 18px; font-weight: bold; height: 25px; line-height: 25px; margin: 15px 0 !important; padding: 5px 0 5px 20px; width: 97% } .arti…

作者:仲夏夜之星 Date:2020-04-08 来源:物体的三维识别与6D位姿估计:PPF系列论文介绍(三) 文章“A Method for 6D Pose Estimation of Free-Form Rigid Objects Using Point Pair Features on Range Data” 2018年发表在<sensors>上,是近年来对PPF方法的进一步继承与改进. 1.本文的思路 本文介绍的方法主要分为两个阶段即线下建模与线上匹配,在建模时,通过计算和保存所有可能…

Cong_Yao_CVPR2017_EAST_An_Efficient_and_Accurate_Scene_Text_Detector 作者和代码 非官方版tensorflow实现 非官方版keras实现 支持长文本检测的keras改进版实现 方法流程 该方法利用多层卷积神经网络提取图像特征,再利用该特征分别进行两个任务,像素点的分类,以及对应像素点的框的回归.最后将两个任务结果结合起来,并用非极大值抑制NMS来得到最终检测结果. GroundTruth生成 点的分类任务,实际上是一个图像分割…

深入理解LSTM词义消歧 Minh Le,Marten Postma,Jacopo Urbani和Piek Vossen 阿姆斯特丹自由大学语言,文学和传播系 阿姆斯特丹自由大学计算机科学系 摘要 基于LSTM的语言模型已经在Word Sense Disambiguation(WSD)中显示出有效性. 尤其是Yuan等人提出的技术(2016)在几个基准测试中返回了最先进的性能,但是没有发布训练数据和源代码.本文介绍了仅使用公开可用的数据集进行复制研究和分析该技术的结果(Giga Word,Sem…

这篇论文非常适合工业界的人(比如我)去读,有很多的借鉴意义. 强烈建议自己去读. title:五年微软经验的点击欺诈检测 摘要:1.微软很厉害.2.本文描述了大规模数据挖掘所面临的独特挑战.解决这一问题的技术的设计选择和原理,并举例说明了该系统在打击点击欺诈方面的有效性和一些定量结果. 1.What is Click Fraud? 什么是点击欺诈 Click fraud is the term used to describe artificial clicks generated on adv…

虽然ICCV2019已经公布了接收ID名单,但是具体的论文都还没放出来,为了让大家更快得看论文,我们汇总了目前已经公布的大部分ICCV2019 论文,并组织了ICCV2019论文汇总开源项目(https://github.com/extreme-assistant/iccv2019),目前已经收集到70篇论文,其中10篇Oral,13篇开源,见下方list.建议Oral的文章一定要去读一读. 本文中所有论文PDF已经打包上传到百度云,可以直接在GitHub项目上看到或者直接微信后台回复"ICCV…

A picture is worth a thousand words(一图胜千言).图在论文中的重要性不言而喻,本文主要解说图的制作与插入. 1.图像的插入     图像能够分为两大类:位图和向量图.     位图:也就是点阵图,使用像素的小方块组成网格来表示图像.每一个像素都有自己特定的位置和颜色值.一幅图像的像素数量的大小不变,当放大或缩小时,改变的仅仅是像素尺寸的大小.因此放大或缩小时会出现锯齿现象,造成失真.位图还分为:无损压缩和有损压缩.当中,TIFF.PNG.GIF是无损压缩,JP…

Tips <Effective Java, Third Edition>一书英文版已经出版,这本书的第二版想必很多人都读过,号称Java四大名著之一,不过第二版2009年出版,到现在已经将近8年的时间,但随着Java 6,7,8,甚至9的发布,Java语言发生了深刻的变化. 在这里第一时间翻译成中文版.供大家学习分享之用. 嵌套类(nested class)是在另一个类中定义的类. 嵌套类应该只存在于其宿主类(enclosing class)中. 如果一个嵌套类在其他一些情况下是有用的,那么它…

Chuhui Xue--[arxiv2019]MSR_Multi-Scale Shape Regression for Scene Text Detection 论文 Chuhui Xue--[arxiv2019]MSR_Multi-Scale Shape Regression for Scene Text Detection 作者 Chuhui Xue, Shijian Lu, Wei Zhang 亮点 multi-scale网络中利用FPN的up-sampling把多个不同scale得到的结…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1704.05776 开源代码:https://github.com/xiaohaoChen/rrc_detection 摘要 大多数目标检测及定位算法基于R-CNN类型的两阶段处理方法,第一阶段生成可行区域框,第二步对决策进行增强.尽管简化了训练过程,但在benchmark获得较高mAP的结果下,单阶段的检测方法仍无法匹敌两阶段的方法. 本文提出了一个新的单阶段的目标检测网络用于克服上述缺点,称为循环滚动卷积结构,在多尺寸feature m…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1811.12030 开源代码:未公开 摘要 本文提出了目标检测网络Grid R-CNN,其基于网格定位机制实现准确的目标检测.传统方法主要基于回归操作,Grid R-CNN则捕捉详细的空间信息,同时具有全卷积结构中对位置信息的敏感性.[ Instead of using only two independent points]是指CornerNet预测的不准确性.Grid R-CNN使用多点监督,用于编码更多的细节信息,同时降低了不准确的特…

论文源址:https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf 开源代码:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 摘要 Mask R-CNN可以在进行检测的同时,进行高质量的分割操作.基于Faster R-CNN并进行扩展,增加了一个分支在进行框识别的同时并行的预测目标的mask.Mask R-CNN易于训练,相比Faster R-CNN增加了一点点花销.此外,Mask R-CNN可以很容易扩展至其他任务中.如关键点检测.本文在COCO…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1612.03144 代码:https://github.com/jwyang/fpn.pytorch 摘要 特征金字塔是用于不同尺寸目标检测中的基本组件.但由于金字塔表征的特征需要消耗较多的内存及计算资源,因此,深度学习尽量避免使用金字塔特征.本文利用深度卷积网络中自带的多尺寸信息构建特征金字塔.本文搭建了具有横向连接的自上而下的结构FPN,从而在所有尺寸上构建高层次的语义特征.本文在Faster R-CNN的基础结构上增加了FPN结构,并…

论文源址:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf 代码:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 摘要 本文针对YOLO再次改进,训练更大的网络,准确率也有所提高.在320x320的输入上YOLOv3运行22ms,mAP为28.2,与SSD的准确率相同,但比SSD快三倍.在使用0.5 IOU作为检测机制时,YOLOv3仍表现很好.在Titan X上实现57.9 AP50 51ms的运行,而Retin…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1612.08242 代码:https://github.com/longcw/yolo2-pytorch 摘要 本文提出YOLO9000可以检测9000多个类别.改进的YOLOv2在VOC与COCO数据集上表现较好.通过使用多尺寸的训练方法,同一个YOLOv2模型可以在多尺寸上进行实现,准确率与速度上得到很好的权衡.超过了基于ResNet的Faster R-CNN和SSD.提出了标检测及分类的联合训练方法.基于此方法,同时,在COCO检测数…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1710.08864 tensorflow代码: https://github.com/Hyperparticle/one-pixel-attack-keras 摘要 在对网络的输入上做点小处理,就可以改变DNN的输出结果.本文分析了一种极限条件下的攻击情形,只改变一个输入中的一个像素使网络的输出发生改变.本文提出了一个基于差分进化生成单像素的对抗性扰动.可以以最小攻击信息的条件下,对更多类型的网络进行欺骗.结果表明,CIFAR-10测试集上…

进行文本的检测的学习,开始使用的是ctpn网络,由于ctpn只能检测水平的文字,而对场景图片中倾斜的文本无法进行很好的检测,故将网络换为RRCNN(全称如题).小白一枚,这里就将RRCNN的论文拿来拜读一下,也记录一下自己阅读过程中的收获. 原英文论文网址:https://arxiv.org/abs/1706.09579 在这篇论文中,作者提出了Rotational Region CNN(旋转区域CNN?),据作者说可以检测场景图片中任意角度的文本.这个网络是在Faster R-CNN的基础上搭…

title:新的基于集成学习的移动广告作弊检测 导语:基于buzzcity数据集,我们提出了对点击欺诈检测是基于一组来自现有属性的新功能的一种新方法.根据所得到的精度.召回率和AUC对所提出的模型进行评估.最后的模型基于6种不同的学习算法.我们用刚才说的三种指标,来证明模型是稳定的.我们的最终模型在训练.验证和测试数据集上显示了改进的结果,从而证明了它对不同数据集的普遍性. 1.Introduction 导入 大部分都是废话 1.1 Problem Formulation 问题构建 数据是用的b…

所谓Abstract,就是对所写论文主要内容的精炼概括.Abstract是美国人的说法,英国的科技期刊喜欢称之为Summary.在英文中,有资料是这么对其定义的:Abstract is a sketchy summary of the main points of an argument or theory in a paper. 一般来说,英文科技论文的Abstract分为三种类型: 1.介绍型(Descriptive/Indicative) 介绍型(或称为指示型)Abstract通常比较简短…

在此前的两篇博客中所介绍的两个论文,分别介绍了encoder-decoder框架以及引入attention之后在Image Caption任务上的应用. 这篇博客所介绍的文章所考虑的是生成caption时的与视觉信息无关的词的问题,如"the"."of"这些词其实和图片内容是没什么关系的:而且,有些貌似需要视觉特征来生成的词,其实也可以直接通过语言模型来预测出来,例如"taking on a cell"后生成"phone".…

回顾: 以前一直是C++开发(客户端),最近听同事讲go语言不错,随后便决定先从go语法开始投向go的怀抱.由于历史原因学习go语法时,用了半天的时间看完了菜鸟教程上相关资料,后来又看了易百教程上的一些实例代码,感觉都比较简单,毕竟还是有C++基础存在的...但是找工作大多都是需要工作经验的,那么怎么办才好呢!后来在知乎上看到有一位大神推荐看NSQ和skynet开源框架,权衡之下我决定从NSQ开始学习,进入我的go学习之路. 要学习NSQ,首先就是上www查找相关NSQ的资料,没想到百度一下相关…

Jiaming Liu--[2019]Detecting Text in the Wild with Deep Character Embedding Network 论文 Jiaming Liu--[2019]Detecting Text in the Wild with Deep Character Embedding Network 作者 亮点 通过将文字的字符合并问题转成字符embedding问题,利用一个网络来学习字符间的连接关系 方法概述 针对任意文字检测(水平.倾斜.曲文),采用从…