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          整合營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)商

          電腦端+手機(jī)端+微信端=數(shù)據(jù)同步管理

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          基于逆向Potts模型的流式網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)新方法

          基于逆向Potts模型的流式網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)新方法

          網(wǎng)絡(luò)威脅行為檢測(cè)目前的研究現(xiàn)狀,有那些最新的研究成果。

          網(wǎng)絡(luò)攻擊數(shù)量增長(zhǎng)(列數(shù)據(jù))——危害——必要性

          網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng) 基于數(shù)據(jù)包的方法

          執(zhí)行深度包檢查,同時(shí)考慮單個(gè)包的有效負(fù)載和報(bào)頭信息

          深層數(shù)據(jù)包檢查成本高

          基于流的方法

          對(duì)流(即數(shù)據(jù)包集合)的屬性進(jìn)行分析,例如持續(xù)時(shí)間、數(shù)據(jù)包數(shù)量、字節(jié)數(shù)和源/目標(biāo)端口[3]

          [6]:基于淺層和深層學(xué)習(xí)的不同流分類(lèi)器被提出,最好的基于流的分類(lèi)器達(dá)到99%左右的準(zhǔn)確率。雖然非常準(zhǔn)確,但基于經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的分類(lèi)器需要標(biāo)記惡意流量樣本來(lái)執(zhí)行訓(xùn)練。真正標(biāo)記流量比較困難。

          [8] [9] [10]:基于ML的分類(lèi)器經(jīng)過(guò)特定數(shù)據(jù)分布的訓(xùn)練后,在應(yīng)用于分布稍有不同的其他數(shù)據(jù)時(shí),通常不能很好地工作,它們的域適應(yīng)能力較低

          [11] [12]:眾所周知的黑盒機(jī)制,難以理解和詳細(xì)調(diào)整

          基于能量的流類(lèi)分類(lèi)器(EFC),靈感來(lái)源于逆potts模型

          神經(jīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cifar10_kdd99數(shù)據(jù)集卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理

          挑戰(zhàn) 評(píng)價(jià)及數(shù)據(jù)集介紹

          [16]、[17]、[18]:評(píng)估不同基于ML的分類(lèi)器在互聯(lián)網(wǎng)流量數(shù)據(jù)集上的性能,F(xiàn)1評(píng)價(jià)

          16:基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠更好地區(qū)分惡意攻擊和良性流量

          17:在沒(méi)有特征選擇的情況下,表現(xiàn)出最佳性能的分類(lèi)器是決策樹(shù);有特征選擇的情況下,KNN

          18:Random Forest(RF)的性能超過(guò)了所有其他分類(lèi)器。

          [19]、[20]、[21]:用在最近的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)中,F(xiàn)1評(píng)價(jià)

          [22]、[23]、[24]:使用相同數(shù)據(jù)集CIDDS-001

          [22]:KNN和k-means聚類(lèi)算法的性能。兩種算法都達(dá)到99%以上的準(zhǔn)確率

          [23]:CIDDS-001進(jìn)行慢速端口掃描檢測(cè)。他們提出的方法能夠以較低的誤報(bào)率準(zhǔn)確識(shí)別攻擊

          [24]:CIDDS-001上的流量進(jìn)行了分類(lèi),并提出了一種考慮不平衡網(wǎng)絡(luò)流量的穩(wěn)健方法

          [25]、[26]:

          kdd99數(shù)據(jù)集卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理_神經(jīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cifar10

          [25]:使用評(píng)估了基于的分類(lèi)器的性能

          [26]:在2018年對(duì)不同的ML分類(lèi)器進(jìn)行了同樣的處理

          [27]、[28]、[29]:

          [27]:一種實(shí)時(shí)基于熵的NIDS,用于檢測(cè)物聯(lián)網(wǎng)(IoT)中的體積DDoS,并對(duì)數(shù)據(jù)集和其他數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試。

          [28]:使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在數(shù)據(jù)集上獲得了超過(guò)99%的準(zhǔn)確度

          [29]:一種基于模糊邏輯的入侵檢測(cè)系統(tǒng)

          問(wèn)題

          [6]:對(duì)基于流的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)進(jìn)行了全面的文獻(xiàn)調(diào)查。提到了使用基于ML的分類(lèi)器進(jìn)行流量分類(lèi)的一些缺點(diǎn)。

          [7]:難以獲得足夠的標(biāo)記數(shù)據(jù)

          可能檢測(cè)零日攻擊的唯一方法是依賴(lài)基于異常的分類(lèi)器

          [8] [9] [10]:難以適應(yīng)不同的領(lǐng)域

          [11] [12]:一些模型的不可解釋性

          實(shí)現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的同步方法介紹

          《實(shí)現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的同步方法介紹》文章已經(jīng)歸檔,站長(zhǎng)之家不再展示相關(guān)內(nèi)容,下文是站長(zhǎng)之家的自動(dòng)化寫(xiě)作機(jī)器人,通過(guò)算法提取的文章重點(diǎn)內(nèi)容。這只AI還很年輕,歡迎聯(lián)系我們幫它成長(zhǎng):

          做開(kāi)發(fā)的時(shí)候要做MySQL的數(shù)據(jù)庫(kù)同步,兩臺(tái)安裝一樣的系統(tǒng),都是.4,安裝了Apache2.0.55和PHP4.4.0,MySQL的版本是4.1.15,都是目前最新的版本...

          兩臺(tái)服務(wù)器,分別安裝好MySQL,都安裝在/usr/local/mysql目錄下(安裝步驟省略,請(qǐng)參考相關(guān)文檔),兩臺(tái)服務(wù)器的IP分別是192.168.0.1和192.168.0.2,我們把192.168.0.1作為Master數(shù)據(jù)庫(kù),把192.168.0.2作為slave服務(wù)器,我們采用單向同步的方式,就是Master的數(shù)據(jù)是主的數(shù)據(jù),然后slave主動(dòng)去Master哪兒同步數(shù)據(jù)回來(lái)...

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          ......

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