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搜索资源列表

  1. 网络异常行为检测与用户行为分析

  2. 网络异常行为检测与用户行为分析，介绍了多种网络分析手段。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-08-11
    • 文件大小：812032
    • 提供者：cssunq

  1. 视频监控-异常行为检测经典论文

  2. 智能视频监控中描述异常行为检测的经典论文

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-07-31
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：xiazhai_2010

  1. 异常行为检测 目前虽不热门，但前景很好

  2. 针对目前还不怎么热门的异常行为进行检测。用于探讨

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-12-14
    • 文件大小：293888
    • 提供者：daphenne

  1. 企业级网络异常行为检测技术的研究.pdf

  2. ：随着工业网络和互联网的不断融合，工业控制信息系统面临着传统网络攻击的威胁。文中阐述了当前工业控制 系统的安全现状和工业入侵检测系统的发展，对各种入侵检测技术特点进行了分析对比，提出了一种基于流量特征的入侵检 测技术。基于工控系统的周期性特点，通过数据包预处理、设置上线和下线阈值等步骤，检测出异常数据，并提出了多设备间 的检测方法，提高了检测准确性和效率。

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_43977912

  1. 网络异常行为检测技术研究.pdf

  2. 近年来，网络技术高速发展使得网络成为人们日常生活中不能缺少的。然而，固然网 络给用户带来了方便，然则针对网络的攻击也越来越多。虽然很多组织机构和政府企业已 建立起相对安全的保护机制，但是攻击手段也越来越呈现多样化，而且后果也越来越严重。 在这样的背景下，针对网络异常行为的检测研究也渐渐发展起来。本文在研究学习了目前 比较成熟的若干网络异常行为检测技术后，发现目前网络异常行为检测的技术还有些方面 考虑比较片面，检测的焦点集中于用户行为，没有全面地分析所有网络行为模式。而且， 用户易受周围环境的影响

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_43977912

  1. 网络异常行为检测综述

  2. 网络异常行为检测综述，王雪宁，李小勇，本文总结了基于机器学习和深度学习的网络异常行为检测算法，包括决策树（DT）、贝叶斯分类、支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）、主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-13
    • 文件大小：539648
    • 提供者：weixin_38704386

  1. 基于深度时空卷积神经网络的人群异常行为检测和定位

  2. 针对公共场合人群异常行为检测准确率不高和训练样本缺乏的问题，提出一种基于深度时空卷积神经网络 的人群异常行为检测和定位的方法。首先针对监控视频中人群行为的特点，综合利用静态图像的空间特征和前后帧 的时间特征，将二维卷积扩展到三维空间，设计面向人群异常行为检测和定位的深度时空卷积神经网络；为了定位 人群异常行为，将视频分成若干子区域，获取视频的子区域时空数据样本，然后将数据样本输入设计的深度时空卷 积神经网络进行训练和分类，实现人群异常行为的检测与定位。同时，为了解决深度时空卷积神经网络训练时样本

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-04-06
    • 文件大小：762880
    • 提供者：weixin_44684342

  1. 基于视频的人体异常行为检测MATLAB[GUI，lun文].zip

  2. 一、课题介绍 本文设计了一款人体行为异常监控系统，主要适用人群是老年人，在摄像头固定的情况下，自动检测人体运动轨迹，并与提前设定好的行为库进行匹配，分析判断是否具有异常行为。 在数字图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。为了克服在实际操作中遇到的问题，采用了帧差法和ViBe算法，帧差法即利用帧间变化与当前帧、背景算法来判断它是否大于阈值，并分析视频中序列的运动特性，ViBe算法则是一种背景建模的方法，背景模型是由邻域像素来创建，并对比背景模型、当前输入

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-08-02
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：Threexiu

  1. MATLAB视频人体异常行为检测识别（GUI，论文）.zip

  2. 本系统为人体异常行为检测系统 本文件夹下共包含12个文件 其中matlab代码文件9个，视频源文件夹1个（内含4个视频），指导视频一个，说明文档一个 其中仅需要打开Main_Test.fig文件，点击运行即可使用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-12-06
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_46022493

  1. 基于角点动能的视频群体异常行为检测

  2. 基于角点动能的视频群体异常行为检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38745859

  1. 基于轨迹梯度（EI）的人群异常行为检测技术研究

  2. 基于轨迹梯度（EI）的人群异常行为检测技术研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38570459

  1. 面向IaaS云平台的用户异常行为检测方法

  2. 面向IaaS云平台的用户异常行为检测方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：392192
    • 提供者：weixin_38738830

  1. 使用系统调用序列的分布式应用程序异常行为检测方法

  2. 使用系统调用序列的分布式应用程序异常行为检测方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：850944
    • 提供者：weixin_38565631

  1. 应用交互式网络流模型的高速网络异常行为检测与控制

  2. ：针对网络异常流量的检测与定位问题，提出了一种根据网络流统计量异常变化和不完整网络流来有效识别并定位网络异常流量的方法．该方法建立在交互式网络流模型的基础上，分析了交互式网络流模型下各种网络流的交互特征；为准确实时获取网络异常源，采用中国余数定理，设计了连接度sketch结构中的哈希函数，满足了网络用户信息逆向求解的需要，实现了高速网络中异常网络流特征参数的实时获取；为减缓网络异常行为的扩散速度，提出采用动态软隔离方法实现网络异常行为的控制．真实环境下的实验结果表明，所提方法对于多种类型的网络异

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：185344
    • 提供者：weixin_38723527

  1. 基于三支决策粗糙集的视频异常行为检测

  2. 基于三支决策粗糙集的视频异常行为检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：487424
    • 提供者：weixin_38628429

  1. 基于多示例学习的异常行为检测方法

  2. 在基于轨迹分析的异常行为检测方法中,被标记为异常的轨迹往往仅在整条轨迹的某个局部存在异常,轨迹的其余部分都是正常行为.然而,传统的基于整条轨迹建模的方法很难检测轨迹的局部异常.针对上述问题,提出一种在多示例学习框架下基于轨迹分段的异常行为检测方法.该方法首先根据轨迹的曲率,将轨迹分割成若干相互独立的子段.然后采用层次狄利克雷过程-隐马尔科夫模型对每个子段建模.最后在多示例学习框架下,以整条轨迹为包,正常轨迹为负包,异常轨迹为正包,轨迹子段为包的示例进行学习.通过实验验证,该方法在准确率和召回率上

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：512000
    • 提供者：weixin_38730389

  1. 【毕业设计】基于MATLAB视频人体异常行为检测识别（GUI，论文）.zip

  2. 本文设计了一款人体行为异常监控系统，主要适用人群是老年人，在摄像头固定的情况下，自动检测人体运动轨迹，并与提前设定好的行为库进行匹配，分析判断是否具有异常行为。 在数字图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。为了克服在实际操作中遇到的问题，采用了帧差法和ViBe算法，帧差法即利用帧间变化与当前帧、背景算法来判断它是否大于阈值，并分析视频中序列的运动特性，ViBe算法则是一种背景建模的方法，背景模型是由邻域像素来创建，并对比背景模型、当前输入像素值检测出前

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：matlab1998_vx

  1. 基于YOLO网络模型的异常行为检测方法研究

  2. 针对监控视频中人体异常行为的复杂多样难检测问题，提出了基于YOLO网络模型的异常行为检测方法。根据对监控场景的异常行为定义需求，将标定的异常行为通过YOLO网络模型进行训练，不进行人体目标的提取而将其放到神经网络中，直接实现端到端的异常行为分类，从而实现对具体应用场景的异常行为检测。实验结果表明，该方法召回率接近100%并且平均精确率达到96%以上，同时通过GPU加速对于视频流的检测速度可以达到30FPS左右，实现对监控视频异常行为的实时检测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38508497

  1. 基于深度神经网络的扶梯异常行为检测

  2. 针对Tiny YOLOv3算法在扶梯异常行为检测时存在高漏检率和低准确率的问题,提出一种改进的Tiny YOLOv3网络结构用于扶梯异常行为检测。利用K-means++算法对数据集中的目标边框进行聚类,根据聚类结果优化网络的先验框参数,使训练网络在异常行为检测方面具有一定的针对性。利用多层深度可分离卷积提取深层次的语义信息,加深特征提取的网络结构;增加一个尺度用于低层语义信息的融合,改进原有算法预测层的结构;使用GPU进行多尺度训练,得到最优的权重模型,对扶梯异常行为进行检测。实验结果表明,优化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：weixin_38539705

  1. 基于统计学习的网络异常行为检测技术

  2. 高级持续性威胁（APT）已经成为企业级安全用户的首要安全威胁。传统基于特征检测、边界防护的安全防范措施在应对APT攻击时存在不足。为此，介绍了网络异常行为检测方法的现状；分析了基于统计学习的检测方法的技术路线和体系架构，并以命令控制通道、获取行为等APT攻击中的典型环节为例，介绍了相关的参数提取和统计分析建模方法；总结了基于大数据的异常行为检测的特点，并指出了后续研究方向。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38739101
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