AI赋能金融风控：基于机器学习的智能欺诈检测系统实战教程

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基于机器学习的web异常检测

基于机器学习的web异常检测 Web防火墙是信息安全的第一道防线.随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战.传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截.一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击:另一方面,攻防对抗水涨船高,防守方规则的构造和维护门槛高.成本大. 基于机器学习技术的新一代web入侵检测技术有望弥补传统规则集方法的不足,为web对抗的防守端带来新的发展和突破.机器学习方法能够基于大量数据进行…

基于机器学习的web异常检测——基于HMM的状态序列建模，将原始数据转化为状态机表示，然后求解概率判断异常与否

基于机器学习的web异常检测 from: https://jaq.alibaba.com/community/art/show?articleid=746 Web防火墙是信息安全的第一道防线.随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战.传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截.一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击:另一方面,攻防对抗水涨船高,防守方规则的构造和维护门槛高.成本大. 基于机器学习技术的…

基于DSP的疲劳驾驶检测系统的研究

原地址:http://www.chinaaet.com/article/index.aspx?id=114534 关键词:疲劳检测DSP亮瞳效应PERCLOS 摘要: 针对汽车驾驶员疲劳驾驶检测的要求,设计了一种基于图像处理DSP芯片DM6437的疲劳驾驶视觉检测系统.通过DSP的GPIO口用软件控制摄像头轴上和轴外的两种不同波长的近红外光源(850 nm/950 nn)交替采集驾驶员图像,根据亮瞳效应两帧图像差分后粗定位人眼,用模板检测提取人眼的边界,根据PERCLOS值方法判断驾驶员是否…

CSS Grid基于网格的二维布局系统(详细教程)

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VulDeePecker：基于深度学习的脆弱性检测系统

最近的两款软件,VUDDY和VulPecker,假阴性率高而假阳性率低,用于检测由代码克隆引发的漏洞.而如果用于非代码克隆引起的漏洞则会出现高误报率. 本文使用深度学习处理程序中的代码片段,不应由专家来手动定义特征,在不产生高假阴性率,假阳性率适当,能够判断是否有漏洞,并定位漏洞位置 VulDeePecker的效果:能够同时检测不止一种漏洞,可以结合人类知识进一步提高有效性(不是定义特征). 这一项目采用了由国家标准和技术研究所 (NIST) 和软件保证参考数据集 (SARD) 放出的数据集.…

基于ABP做一个简单的系统——实战篇：1.项目准备

现阶段需要做一个小项目,体量很小,业务功能比较简单,就想到用最熟悉的.net来做,更何况现在.net core已经跨平台,也可以在linux服务器上部署.所以决定用.net core 3.1+mysql.为了起步更容易,用最新的abpV3(2020.6.4)来写,这样管理端也有了,api也有了,上手速度极快.不用最新的volo.abp的原因是,感觉,恩,纯粹是感觉,才更新到2.9版本,怕项目过程中遇到坑比较耗时间解决,就还是用原来的abp吧. 之前用abp写微服务框架的时候,.net core还…