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

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

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

1. 异常检测简介 异常检测,它的任务是发现与大部分其他对象不同的对象,我们称为异常对象.异常检测算法已经广泛应用于电信.互联网和信用卡的诈骗检测.贷款审批.电子商务.网络入侵和天气预报等领域.这些异常对象的主要成因有:来源于不同的模式.自然变异.数据测量以及随机误差等.而常见的异常检测算法都是针对独立的数据点进行异常检测,此时异常检测又称为离群点检测.而在序列数据的异常检测过程中,我们既可以直接使用对序列进行异常检测的算法,也可以先对序列数据进行特征提取然后转化为传统的离群点检测. 2. 基本

使用google翻译自:https://software.seek.intel.com/dealing-with-outliers 数据分析中的一项具有挑战性但非常重要的任务是处理异常值.我们通常将异常值定义为与其余数据群1不一致的样本或事件.异常值通常包含有关影响数据生成过程2的系统和实体的异常特征的有用信息. 异常检测算法的常见应用包括: 入侵检测系统信用卡诈骗有趣的传感器事件医学诊断在本文中,我们将重点介绍异常检测 - 信用卡欺诈的最常见应用之一.通过一些简单的离群值检测方法,可以在真实世

接着上一篇文章说 因为代码简短且思路简单 所以我就把这几个功能汇总为一篇文章 因为我之前就是做游戏外挂的 经过验证核实,**飞车的复位点检测.圈数检测就是以下的方法实现的 至于反向检测和赛道长度计算,没去深入研究,不过应该也八九不离十 在告诉大家个小秘密: **飞车的复位点检测和圈数检测利用以下文章中的代码思路可以做出外挂 感兴趣的可以试试!我只是技术交流,不是传播外挂,别打我 复位点检测优化: 首先感谢 @太粗难进 他的原话: “不过 你知道 高架桥么?就是 如果大的轮船经过 会 把 桥 中间

前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法 FAST SURF ORB BRISK KAZE AKAZE MESR GFTT good feature to tack Bob斑点 STAR AGAST 接下来分别讲述这是一种图像特征检测算法,但是首先,需要了解OPENCV的一种数据结构, KeyPoint结构,该结构的头文件定义如下: class KeyPoi

客户端检测一共分为三种,分别为:能力检测.怪癖检测和用户代理检测,通过这三种检测方案,我们可以充分的了解当前浏览器所处系统.所支持的语法.所具有的特殊性能. 一.能力检测: 能力检测又称作为特性检测,检测的目标不是识别特定的浏览器,而是识别浏览器的能力. 能力检测不必估计特定的浏览器,只需要确定当前的浏览器是否支持特定的能力,就可以给出可行的解决方案. var width = window.innerWidth; //如果是非 IE 浏览器 if (typeof width != 'number

眼球追踪需要对人脸进行识别,然后再对人眼进行识别,判断人眼张合度,进而判断疲劳... 解析:人脸检测的harr检测函数使用方法 代码理解: 利用训练集,检测出脸部,画出框 void CAviTestDlg::HaarFaceDetect( IplImage* TheImage, CvBox2D* faceBox) { if( !cascade ) { return ; } storage = cvCreateMemStorage(0); int scale = 1; int i; IplImag

24V低压检测电路 - 低压检测电压 参考: ADC采样工作原理详解 使用单片机的ADC采集电阻的分压 问题: 当ADC采集两个电阻分压后的电压的时候,ADC转换出来的电压值和万用表量出来的不一样差异还挺大,但只要在采集点和GND之间跨接一个小电容(比如0.1uf)就解决问题了.这是啥原理? N1: 分压电阻的输出阻抗太高:ADC的采样时间太短. N2: MCU的ADC,输入首先是一个采样电路,等效一个电子开关.串联电阻.采样保持的负载电容.在采样时间内,外部信号源,信号源内阻,采样电阻内阻,对

目标检测之单步检测(Single Shot detectors) 前言 像RCNN,fast RCNN,faster RCNN,这类检测方法都需要先通过一些方法得到候选区域,然后对这些候选区使用高质量的分类器进行分类.这类方法的检测准确率比较高但是计算开销非常大,不利于实时检测和嵌入式等设备. 另一类方法是将提取候选区和进行分类这两个任务融合到一个网络中.既不使用预定义的box也不使用候选区生成网络来进行寻找目标物体.而是通过一些的卷积核来对卷积网络得到的特征来计算类别分数和位置偏差. 利用卷积

摘要:本文解读了<Gaussian Bounding Boxes and Probabilistic Intersection-over-Union for Object Detection>,该论文针对目标检测任务,提出了新的高斯检测框(GBB),及新的计算目标相似性的方法(ProbIoU). 本文分享自华为云社区<论文解读系列十九:用于目标检测的高斯检测框与ProbIoU>,作者:BigDragon. 论文地址: https://arxiv.org/abs/2106.06072

app包中的fragment和v4包中的fragment的使用的区别 1.尽量不要用app包中的fragment,因为这个是在3.0之后才有的,支持的版本太高,在低版本中是是用不了的 2.android.support.v4.app.Fragment:可以兼容到1.6的版本, 3.关于这两个fragment使用<fragment>标签的问题  (1)app.fragment和v4.fragment都是可以使用<fragment>标签的       只是在在使用的时候如果是app.f

数据包分析中Drop和iDrop的区别   在数据包分析中,Drop表示因为过滤丢弃的包.为了区分发送和接受环节的过滤丢弃,把Drop又分为iDrop和Drop.其中,iDrop表示接受环节丢弃的包,Drop表示发送环节丢弃的包.

深度解析区块链POW和POS的区别 Proof of Work 还有Proof of Stake 之前理解程了 state ... 股权的意思 还有 delegated proof of Stake 能够部分解决 浪费电力的问题. 来源 http://blockchain.51cto.com/art/201904/595846.htm 简单而言,PoW 和 PoS 是 2 种不同的对记账权利的分配方式. PoW POW(Proof of Work)直译过来即是工作证明,也叫工作量证明.(例子:B

不多说,直接上干货! 本文一系列目标检测算法:RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平,在github都给出了基于Caffe的源码. •   RCNN RCNN(Regions with CNN features)是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑,由年轻有为的RBG大神提出,借助CNN良好的特征提取和分类性能,通过RegionProposal方法实现目标检测问题的转化. 算法可以分为四步:         1)候选区域选择 Region P

下图是我们要修改后的效果图: 一.深度检测 1.模型Z轴显示有问题: 上一次试验中,如果认真留意,会发现一个问题.当控制锥体在左右或上下旋转时,你会发现锥体看起来是在+-180度之间来回摆动,而不是360度的旋转.锥体的底面总是朝向观察者.这个我们可以通过修改锥体底面的颜色方便观察.如下图: 正如上面的两幅图,在不同的角度看,底面永远都是在最上面.其实这是跟我们前面代码上的画图有关.前面我们的代码是,先画锥体的侧面,再画底面.类似于我们小学画画时一样,最后画的都是把前面画的给覆盖了. 那应该怎样

当你把一个普通的 JavaScript 对象传给 Vue 实例的 data 选项,Vue 将遍历此对象所有的属性,并使用Object.defineProperty把这些属性全部转为 getter/setter 受现代 JavaScript 的限制 (而且 Object.observe 也已经被废弃),Vue 不能检测到对象属性的添加或删除. 由于 Vue 会在初始化实例时对属性执行 getter/setter 转化过程,所以属性必须在 data 对象上存在才能让 Vue 转换它,这样才能让它是响

1.详细请参考 https://blog.csdn.net/brainhang/article/details/76725080 把测试模式注释即可

watch:{ tableData:{ handler(a,b){ this.tableData= a; console.log(a ,b) }, deep:true }, }