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…

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. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线:selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective search) 训练:给定一张图片,利用seletive search方法从中提取出2000个候选框.由于候选框大小不一,考虑到后续CNN要求输入的图片大小统一,将2000个候选框全部resize到227*…

1. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线:selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective search) 训练:给定一张图片,利用seletive search方法从中提取出2000个候选框.由于候选框大小不一,考虑到后续CNN要求输入的图片大小统一,将2000个候选框全部resize到227*…

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…

作者简介:akshay pai,数据科学工程师,热爱研究机器学习问题.Source Dexter网站创办人. TensorFlow是Google的开源深度学习库,你可以使用这个框架以及Python编程语言,构建大量基于机器学习的应用程序.而且还有很多人把TensorFlow构建的应用程序或者其他框架,开源发布到GitHub上. 这次跟大家分享一些GitHub上令人惊奇的TensorFlow项目,你可以直接在你的应用中使用,或者根据自身所需进一步予以改进. TensorFlow简介 如果你已经知道…

目录: 数据相关性 硬件依赖性 特征工程 解决问题方法 执行时间 可解释性 一.数据相关性 深度学习与传统机器学习最重要的区别是,随着数据量的增加,其性能也随之提高.当数据很小的时候,深度学习算法并不能很好地执行,这是因为深度学习算法需要大量的数据才能完全理解它.下图便能很好的说明这个事实: 从上图我们可以看到,随着数据量的增大,深度学习的性能会越来越好,而传统机器学习方法性能表现却趋于平缓:但传统的机器学习算法在数据量较小的情况下,比深度学习有着更好的表现. 二.硬件依赖性 深度学习算法在很大…

上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识.在本篇笔记中,将参考TensorFlow官方文档使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络. 下载并导入mnist数据集 首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集.在这个过程中,数据集会被下载并存储到名为"MNIST_data"的目录中. import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=T…

什么是TensorFlow TensorFlow是谷歌在去年11月份开源出来的深度学习框架.开篇我们提到过AlphaGo,它的开发团队DeepMind已经宣布之后的所有系统都将基于TensorFlow来实现.TensorFlow一款非常强大的开源深度学习开源工具.它可以支持手机端.CPU.GPU以及分布式集群.TensorFlow在学术界和工业界的应用都非常广泛.在工业界,基于TensorFlow开发的谷歌翻译.谷歌RankBrain等系统都已经上线.在学术界很多我在CMU.北大的同学都表示Te…