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  1. snort源码分析(基于snort的入侵检测系统)

  2. Snort作为一个轻量级的网络入侵检测系统,在实际中应用可能会有些力不从心,但如果想了解研究IDS的工作原理,仔细研究一下它的源码到是非常不错.首先对snort做一个概括的评论。 从工作原理而言,snort是一个NIDS。[注:基于网络的入侵检测系统(NIDS)在网络的一点被动地检查原始的网络传输数据。通过分析检查的数据包,NIDS匹配入侵行为的特征或者从网络活动的角度检测异常行为。] 网络传输数据的采集利用了工具包libpcap。snort对libpcap采集来的数据进行分析,从而判断是否存
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2009-07-27
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:cun6442
  1. 有关snort源码分析

  2. Snort作为一个轻量级的网络入侵检测系统,在实际中应用可能会有些力不从心,但如果想了解研究IDS的工作原理,仔细研究一下它的源码到是非常不错.首先对snort做一个概括的评论。 从工作原理而言,snort是一个NIDS。[注:基于网络的入侵检测系统(NIDS)在网络的一点被动地检查原始的网络传输数据。通过分析检查的数据包,NIDS匹配入侵行为的特征或者从网络活动的角度检测异常行为。] 网络传输数据的采集利用了工具包libpcap。snort对libpcap采集来的数据进行分析,从而判断是否存
  3. 所属分类:网络基础

  1. pageReplacementGUI:这是一个小组项目,我们使用Python Tkinter为使用Bélády的Anomaly的页面替换算法准备了GUI。它由FIFO,SC,RP,OPR和LIFO组成。 (082020-122020)-源码

  2. pageReplacementGUI 这是一个小组项目,我们使用Python Tkinter为使用Bélády的Anomaly的页面替换算法准备了GUI。它由FIFO,SC,RP,OPR和LIFO组成。 (08/2020-12/2020)
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:640000
    • 提供者:weixin_42131367
  1. Anomaly-Detection:进行小型测试以启动并运行异常检测-源码

  2. 异常检测 进行小型测试以启动并运行异常检测 main.py用于培训,而Predict将使用加载的Model启动一个小烧瓶应用程序,并预测其是否异常。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:3072
    • 提供者:weixin_42165508
  1. Credit-Card-Anomaly-Detection-EDA-and-ML-源码

  2. 信用卡异常检测 全面的EDA和机器学习项目。可以从以下链接下载数据集:
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-18
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42169245
  1. triplet-loss-anomaly-detection-源码

  2. 基于三重态损耗的异常检测架构 介绍 该项目旨在为目标图像开发基于深度学习的异常检测系统。 该系统可以集成到工厂装配线中,作为制造产品的检查工具。 我们的方法结合使用了AutoEncoder和三重态损失来检测有缺陷的(异常)图像。 数据加载和预处理 我们管道中的第一步是数据加载和预处理。 图像分别标记为OK和NG,其中“ NG”代表异常(变形)图像。 图像信息(即图像路径和图像标签)存储在“ image_path.csv”中。 此CSV文件中的图像代表原始图像。 存储图像信息后,下一部分是在圆形横
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:664797184
    • 提供者:weixin_42134554
  1. low-level-java-proto-源码

  2. 低级Java客户端原型 结构 low-level包含“异常检测器”低级客户端原型。 sync-async包含根据当前Java开发人员指南编写的Anomaly Detector同步和异步客户端。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:652288
    • 提供者:weixin_42113794
  1. cavity-anomaly:检测RF腔图像中的异常-源码

  2. 腔异常 检测RF腔图像中的异常 基于YoungGod的DFR实现,可在找到
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:116391936
    • 提供者:weixin_42120541
  1. anomaly-源码

  2. 行李威胁识别的无监督异常实例分割 介绍 该存储库包含拟议的无监督异常实例细分框架的实现,如下所示: 构型 请安装以下库,或加载提供的“ environment.yml”文件 TensorFlow-GPU 2.3.1 Keras-GPU 2.3.1 OpenCV4.2 英高 Tqdm 我们将Anaconda与Python 3.7.8一起使用进行了仿真。 另外,请同时安装MATLAB R2020b和深度学习和计算机视觉工具箱。 数据集 可以从以下URL下载X射线数据集: 脚步 将所需的数据集
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:84934656
    • 提供者:weixin_42121905
  1. Anomaly-Detection-KDD99-CNNLSTM:使用机器学习和深度学习的入侵检测系统-源码

  2. 异常检测-KDD99-CNNLSTM 这是一个使用三个模型开发的项目,用于对KDD99数据集上的倾斜数据包进行分类。 使用了三层:KNN,CNN + LSTM和随机森林分类器。 该项目是一个基于研究的项目,与单独使用任何给定模型相比,该模型在性能上均略有提高。 KDD'99数据集按原样使用,并且已作为项目源的一部分进行了预处理。 最终精度为0.97833。 单个模型的个体精度为: KNN:0.976835 CNN + LSTM:0.9667878 随机森林:0.96381378 主
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:45056
    • 提供者:weixin_42160398
  1. banshee:[正在研究]用于定期指标的异常检测系统-源码

  2. 女妖 Banshee是用于定期指标的实时异常(异常值)检测系统。 要求 转到> = 1.5。 节点和吞咽。 建造 克隆仓库。 通过make构建二进制文件。 通过make static生成静态文件。 部署方式 升级 哲学 3格: >> > import numpy as np >> > x = np . array ([ 40 , 52 , 63 , 44 , 54 , 43 , 67 , 54 , 49 , 45 , 48 , 54 , 57 ,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42151305
  1. Heartbeat-Anomaly-Detection-源码

  2. 心跳异常检测 在此项目中,我们使用了基于LSTM或Long Short Term Memory算法的python自动编码器。 LSTM是一种深度递归神经网络算法。\ n该项目的目的是获取ECG数据的数据集,并将其分为异常心跳类型和正常心跳类型。 由于使用LSTM的自动编码器,因此可以进行预测,从而可以提供更简单,更易于处理的数据。 该程序分为3个主文件:主程序,生成模型的预测文件。 预测文件包含类,导入的包以及对数据集进行预处理并训练保存在model.pth中的模型的函数。 主文件加载模型,并应
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:16777216
    • 提供者:weixin_42117622
  1. ubiquitous-spork:使用TRMM降水量数据计算MCWD-源码

  2. 微型计算机驱动器 使用.nc4文件中的TRMM降水量数据来计算MCWD的平均基准值或每年的基线值,如果需要,还可以提取MCWD以获得GPS点坐标。 还提供了探索图和MCWD Delta或Anomaly的代码,可以将其导出为tiff。 所有计算均使用文件“ scr ipt.Rmd”完成。 所以从那里开始。 文件夹TRMM中提供了南美的TRMM降水数据(.nc4文件),范围为1998-2019。 如果在工作中使用,则引用降水数据的来源:热带雨量测量任务(TRMM)(2011),TRMM(TMP
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:54525952
    • 提供者:weixin_42105570
  1. TimeSeries-Anomaly-Detection:自动检测性能回归-源码

  2. 时间序列异常检测 自动检测性能回归
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42151305
  1. ModBuddy:Mod buddy是一个在考虑扩展性的情况下创建的mod经理-源码

  2. Mod哥们 在尝试修改Stalker Anomaly之后,我遇到了在Linux上为改装场景找到好的工具的问题。 我没有像穴居人那样合并大量文件,而是尝试为用例创建足够好的工具。 特征 无论文件夹结构如何,均应应用任何mod。 应用的模组经过硬链接,节省了空间 支持任意数量的游戏 模组预设 优先安排国防部订单 未来的梦想 冲突检测 将修改后的文件夹恢复为未修改状态 更加用户友好 在mod设置上使用相对路径 案例 为了进一步理解为什么它首先存在,我举了一些例子,其中用例可能很清楚: 带有可选补
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-05
    • 文件大小:601088
    • 提供者:weixin_42133452
  1. Knowledge_Distillation_AD-源码

  2. 用于异常检测的多分辨率知识蒸馏 该库包含用于训练和评估我们的论文“多”中提出的方法的代码。 引文 如果您认为这对您的研究有用,请引用以下论文: article{salehi2020distillation, title={Multiresolution Knowledge Distillation for Anomaly Detection}, author={Salehi, Mohammadreza and Sadjadi, Niousha and Baselizadeh, Soro
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42116921
  1. station-data-portal-backend:Station数据门户的数据服务后端-源码

  2. 站数据门户后端 应用程序的数据服务。 概括 此微服务提供满足Station Data Portal和类似应用程序需求的数据。 安装 最佳实践是使用虚拟环境进行安装。 Python3.3 +当前推荐的做法是使用。 (或者,仍然可以使用virtualenv但在venv已纠正了venv 。)有关这些工具的概述,请参阅。 $ git clone https://github.com/pacificclimate/weather-anomaly-data-service $ cd weather-ano
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:23552
    • 提供者:weixin_42098830
  1. MAADS-VIPERviz-源码

  2. MAADS-VIPERviz 使用带有websockets的HTTPS可视化常规Web浏览器上的流媒体见解。 MAADS-VIPERviz是一种可视化技术,用于可视化Kafka的流式传输结果。 具体来说,HPDE将机器学习应用于流数据并将结果存储在Kafka中,用于: 预测分析:用户可以通过调用以下文件来可视化这些结果: Prediction.HTML 规范分析或优化:用户可以通过调用以下文件来可视化这些结果: Optimization.HTML 使用无监督学习进行异常检测:用户可以通
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:35651584
    • 提供者:weixin_42133861
  1. STALKER-Anomaly-KOR:스토커리한국어로프-源码

  2. STALKER-Anomaly-KOR:스토커리한국어로프
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-08
    • 文件大小:855040
    • 提供者:weixin_42120563
  1. 异常防火墙规则检测和解决:M Abedin等人的论文的一种实现。 Ryu静态防火墙的“检测和解决防火墙策略规则中的异常”-源码

  2. 异常防火墙规则检测和解决 这是M Abedin等人一种实现。 Ryu静态“防火墙策略规则中的异常的检测和解决”。 防火墙规则定义了网络流量的安全策略。 任何错误都会通过让不需要的流量通过或阻止所需的流量而损害系统安全性。 用法 usage: main.py [-h] [--path PATH] [--detect] [--resolve] [--merge] Anomaly Firewall Rule Detection and Resolution optional arguments:
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:138240
    • 提供者:weixin_42134168
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