论文记录:Identifying Encrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data from:https://songcoming.github.io/lectures/%E8%AE%BA%E6%96%87%E8%AE%B0%E5%BD%95-Identifying-Encrypted-Malware-Traffic-with-Contextual-Flow-Data.html 0x00 本系列笔记是用来记录论文阅读过程中产生的问题与思考的随…

2018 年的文章, Using deep neural networks to hunt malicious TLS certificates from:https://techxplore.com/news/2018-10-deep-neural-networks-malicious-tls.html 使用LSTM对恶意证书进行分类,准确率94% 下面是介绍. Moreover, encryption can give online users a false sense of securi…

利用ML&AI判定未知恶意程序 导语:0x01.前言 在上一篇ML&AI如何在云态势感知产品中落地中介绍了,为什么我们要预测未知恶意程序,传统的安全产品已经无法满足现有的安全态势.那么我们要使用新的技术手段武装我们的安全产品,通过大数据的手段更好的解决未知恶意程序 0x01.前言 在上一篇ML&AI如何在云态势感知产品中落地中介绍了,为什么我们要预测未知恶意程序,传统的安全产品已经无法满足现有的安全态势.那么我们要使用新的技术手段武装我们的安全产品,通过大数据的手段更好的解决未知恶…

ssl payload取1024字节,然后使用VAE检测异常的ssl流. 代码如下: from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np import tensorflow as tf import tflearn from matplotlib import pyplot as plt import sea…

思科DNA竞品比较工具 您的网络能够驱动数字化转型吗? 根据IDC调查,45%的受调研公司计划在未来两年内做好网络数字化的准备.查看数字化网络带来的结果和商业价值. 下载报告 思科 HPE 华为 Arista Close all 创新 通过 BLE 或 Wi-Fi 跟踪用户位置 有限   带有虚拟蓝牙低能耗 (BLE) Beacon 和 Hyperlocation 的思科 CMX,可支持跟踪 BLE 设备和 Wi-Fi 设备,定位精度达 1 到 2 米. HPE 在其无线接入点中支持有限的蓝牙功…

faster rcnn中的rpn网络: 特征可以看做一个尺度51*39的256通道图像,对于该图像的每一个位置,考虑9个可能的候选窗口:三种面积{1282,2562,5122}×三种比例{1:1,1:2,2:1}.这些候选窗口称为anchors.下图示出51*39个anchor中心,以及9种anchor示例. 讲解RPN网络比较好的博客:https://blog.csdn.net/sloanqin/article/details/51545125 RCNN的缺点: 1.图像wrap的问题 2.计…

主题列表:juejin, github, smartblue, cyanosis, channing-cyan, fancy, hydrogen, condensed-night-purple, greenwillow, v-green, vue-pro, healer-readable 贡献主题:https://github.com/xitu/juejin-markdown-themes theme: juejin highlight: 0 轮廓检测 轮廓检测,对我这样的初学者而言,与语义分割…

Object Detection based on Region Decomposition and Assembly AAAI2019 | 基于区域分解集成的目标检测 论文解读 作者 | 文永亮 学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由: 这是一篇发表于AAAI2019的paper,文章提出了一种R-DAD的方法来对RCNN系列的目标检测方法进行改进. 研究动机: 目前主流的目标检测算法分为1 stage和2 stage的,而2 stage的目标检测方法以Fa…

任意角度的场景文本检测论文思路总结共同点:重新添加分支的创新更突出场景文本检测基于分割的检测方法 spcnet(mask_rcnn+tcm+rescore) psenet(渐进扩展) mask text spottor(新加分割分支) craft incepText 基于回归的检测方法: r2cnn(类别分支,水平分支,倾斜分支) rrpn(旋转rpn) textbox(ssd) textbox++ sstd(tcm改进前身) rtn ctpn(微分) 基于分割和回归的混合方法: spcnet…

CVPR2019目标检测论文看点:并域上的广义交 Generalized Intersection over Union Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for BoundingBox Regression 并域上的广义交Intersection over Union(IOU)是目标检测标准最流行的评估手段.可是,使用boundingbox回归参数方法计算距离误差和最大化度量值优化之间有一个缺陷gap.度量优化目标…