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  1. 基于机器学习的web异常检测

  2. 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。
  3. 所属分类:网络监控

    • 发布日期:2018-09-27
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:missmadder
  1. 基于opencv3.1库的JAVA源码

  2. 第1章 Java概述、安装及简易教学 14 1-1 Java概述 14 1-2 Java安装 16 1-3 Eclipse安装 18 1-4 GUI设计工具WindowBuilder 18 1-5 在Eclipse开发第一个Java程式 23 1-6 在Eclipse开发第一个Java视窗程式-显示影像 26 1-7 在Eclipse开发视窗程式-slider控制元件 34 1-8 在Eclipse开发视窗程式-按钮控制元件 39 1-9 好用的Eclipse热键 41 第2章 OpenCV概
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2018-09-29
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:caozhenguan
  1. 基于机器学习的web异常检测

  2. 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自动化学习和训练,已经在图像、语
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:817152
    • 提供者:weixin_38606639
  1. MLgenerator:MLgenerator是一个网络应用程序,可帮助您轻松生成机器学习入门代码-源码

  2. MLGenerator:机器学习代码生成器 一个网络应用程序,用于为不同的机器学习任务生成代码。 它是在我业余时间学习时开发的,其主要动机是通过入门代码帮助机器学习入门。 试用MLGenerator: ://ml-generator.herokuapp.com MLGenerator是简单的基于Web的机器学习入门代码生成器,使用构建。 您可以为不同的机器学习算法/任务(例如回归,分类,聚类和异常(异常值)检测)构建自定义的入门代码。 MLGenerator针对不同的任务使用了广泛使用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_42175776
  1. 抵抗Web攻击的异常入侵检测算法

  2. 针对目前日益严重的网络安全威胁以及用户数据安全保障的需求,有效的抵抗Web攻击的异常入侵检测算法研究变得越发重要。考虑到基于传统聚类方法的异常入侵检测算法实现复杂度较高且检测精度低的问题,文中提出基于KNN (K—Nearest Neighbor,K近邻)聚类算法的异常入侵检测算法。首先,文中通过结合数据挖掘技术建立异常入侵检测系统,以实现异常行为模式的统计分析和重要系统、数据文件的完整性评估。根据采集的网络抓包数据构建数据库,并利用机器学习中的KNN聚类分析算法对数据进行聚类分析,检测是否存在
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-13
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38566318