DCT特征

常见Webshell&重大漏洞的流量特征（附解密流量工具），从零基础到精通，收藏这篇就够了！

0x01开场白：流量分析，安全狗的"照妖镜"还是"放大镜"？实战攻防，流量分析绝对是绕不开的坎。但说实话，满屏加密流量，是救命稻草还是误报陷阱，真不好说。这篇文章，咱们就来扒一扒那些年我们追过的“加密流量”，顺便分享几个解密小工具，希望能帮你拨开云雾见月明。0x02正戏开锣：流量里的秘密，远控C2和Webshell的"爱恨情仇"远控C2："幽灵舰队"的信号与密码CobaltStrike(CS)："
leah126·2025-05-30 17:43

【HW系列】—Log4j2、Fastjson、Shiro漏洞流量特征

文章目录Log4j2漏洞的流量特征及检测方法一、基础请求特征二、网络交互特征三、响应与日志特征四、绕过技术特征五、检测与防御建议Fastjson漏洞的流量特征解析一、请求构造特征二、响应行为特征三、攻击载荷特征四
枷锁—sha·2025-05-30 17:09

【HW系列】—Struts_2、weblogic漏洞流量特征

文章目录Struts_2漏洞特征流量特征一、请求参数特征二、请求头与内容特征三、响应特征四、关联漏洞与检测建议五、工具辅助与扩展weblogic漏洞特征流量特征一、反序列化漏洞特征二、未授权访问漏洞（如
枷锁—sha·2025-05-30 17:09

【HW系列】—目录扫描、口令爆破、远程RCE流量特征

文章目录目录扫描漏洞的流量特征及检测方法一、基础流量特征二、工具特征差异三、绕过行为特征四、关联行为特征五、检测与防御建议口令爆破漏洞的流量特征及检测方法一、基础流量特征二、工具标识特征三、绕过行为特征四
枷锁—sha·2025-05-30 17:39

STM32架构解析

其主要特征是程序指令和数据存储于统一的
硬核科技·2025-05-30 16:36

YOLOv5改进系列(二十五) 知识蒸馏理论与实践

5.知识蒸馏分类5.1目标蒸馏-Logits方法5.2特征蒸馏方法6.知识蒸馏的过程6.1升温(T)操作6.2温度(T)特点7.蒸馏损失计算过程8.知识蒸馏在NLP/CV中的应用8.1目标蒸馏-Logi
小酒馆燃着灯·2025-05-30 15:26

如何合理选择智能外呼机器人：多维评估

一、明确业务需求：场景驱动的精准定位企业需首先梳理外呼目标与场景特征。例如，金融催收场景需严格遵循《个人信息保护法》，话术设计需规避敏感表述；电商催付场景则需平衡触达频率与用户体验，避免过度营销引
MARS_AI_·2025-05-30 14:16

【AI大模型学习】终于！有人总结了大语言模型（LLM）学习路线，超详细！

向量、矩阵、行列式、特征值与特
AI入门学堂·2025-05-30 13:11

基于多尺度卷积和扩张卷积-LSTM的多变量时间序列预测

1.模型架构概述我们提出的模型结合了三种强大的神经网络组件：多尺度卷积：捕获时间序列中不同时间尺度的局部特征扩张卷积：扩大感受野而不增加参数数量，有效捕捉长期依赖LSTM：处理序列数据中的长期依赖
非著名架构师·2025-05-30 12:05

我们掌握的技能与进入企业的机会

深度学习：从基础到实践一、引言深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建多层神经网络来模拟人类大脑的信息处理方式，从而实现对复杂数据的自动特征提取和模式识别。
万能小贤哥·2025-05-30 12:31

特征分析工程化

scikit功能Python中的特征选择存储库scikit-feature。scikit-feature是一个开源的Python特征选择库，由亚利桑那州立大学数据挖掘与机器学习实验室开发。
梨V_v·2025-05-30 10:44

植被监测新范式！Python驱动机器学习反演NDVI/LAI关键技术解析

在全球气候变化与生态环境监测的重要需求下，植被参数遥感反演作为定量评估植被生理状态、结构特征及生态功能的核心技术，正面临数据复杂度提升、模型精度要求高、多源异构数据融合等挑战。
梦想的初衷~·2025-05-30 09:42

OpenCV---Canny边缘检测

特征提取（如边缘方向直方图HOG）。与其他边缘检测算法的对比：算法优势劣势Cann
MzKyle·2025-05-30 09:41

基于照片环境信息的AI定位技术：从原理到实战的深度解析

一、技术原理：从特征提取到多模态融合1.1环境特征的数字化映射视觉特征解析：通过CNN网络（如ResNet50）提取
灏瀚星空·2025-05-30 09:08

大模型在老年性白内障预测及诊疗方案中的应用技术方案

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3国内外研究现状2.1定义与发病机制2.2症状与诊断方法2.3流行病学特征3.1大模型的基本原理3.2在医疗领域的应用潜力3.3对老年性白内障诊疗的独特价值
LCG元·2025-05-30 07:57

基于大模型的重度膝关节骨关节炎全流程预测与治疗方案研究

适用于膝关节骨关节炎预测的大模型类型三、重度膝关节骨关节炎概述3.1疾病定义与分类3.2病因与发病机制3.3临床表现与诊断方法3.4现有治疗方法概述四、大模型预测重度膝关节骨关节炎的方法与模型构建4.1数据收集与预处理4.2特征工程
LCG元·2025-05-30 07:53

常用正则表达式及语法详解

一、正则表达式使用说明1.正则表达式简介正则表达式（RegularExpression）是用一个字符串来描述特定特征，用于验证、查找或替换其他字符串的强大工具。它可以：验证字符串是否符合
topfine·2025-05-30 06:16

MATLAB 实现 INFO-ELM（向量加权算法优化极限学习机）进行多输入单输出回归预测

向量加权算法可以提高模型的预测性能，通过对输入特征加权优化来提升模型的
nantangyuxi·2025-05-30 04:59

实时风控技术核心：流式计算与动态规则的协同策略

实时风控的技术核心在于：毫秒级数据接入、秒级特征计算、动态规则与模型的实时联动。
梁宇凡》·2025-05-29 22:14

AI赋能金融风控：基于机器学习的智能欺诈检测系统实战教程

传统规则引擎已难以应对复杂多变的欺诈模式，而机器学习技术通过自动学习数据特征，正在重塑金融风控体系。
Tech Synapse·2025-05-29 18:21

AI赋能金融风控：基于机器学习的智能欺诈检测系统实战教程

传统规则引擎已难以应对复杂多变的欺诈模式，而机器学习技术通过自动学习数据特征，正在重塑金融风控体系。
快乐非自愿·2025-05-29 18:20

Knowledge Graphs原理与代码实例讲解

1.2.知识图谱的定义与特征知识图谱是一种用图模型来表示知识的语义网络，其节点代表实体或概念，边代
AI天才研究院·2025-05-29 18:46

[论文阅读]Bottom-Up Human Pose Estimation Via Disentangled Keypoint Regression

该论文发表于CVPR2021Background背景该论文关注的是的是自底向上的关键点回归人体姿态估计，作者认为回归关键点坐标的特征必须集中注意到关键点周围的区域，才能够精确回归出关键点坐标。
qian9905·2025-05-29 16:33

Python情感分析实战：基于情感词典的实现

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本主题介绍如何使用Python进行基于情感词典的情感分析，涵盖数据预处理、情感词典应用、特征提取、情感计算等关键步骤。
Kiki-2189·2025-05-29 15:31

C++23 元编程工具新特性探索

文章目录引言添加比较概念对仅移动类型的支持(P2404R3)背景与动机实现细节对开发者的影响类型特征std::is_scoped_enum(P1048R1)背景std::is_scoped_enum的作用
码事漫谈·2025-05-29 13:50

如何使用AI写作，同时避免被一眼识破？

AI写作“被识破”的典型特征格式太规整：总是“首先、其次、再次
学境思源AcademicIdeas·2025-05-29 13:19

深度学习能取代机器学习吗？

一、先来回顾一下：机器学习vs深度学习对比维度机器学习深度学习数据依赖小数据即可训练需要大量数据特征工程需要手动设计特征自
之之为知知·2025-05-29 11:36

机器学习回归预测中预处理的特征工程

1.项目目标和数据分析2.数据预处理3.特征构造与生成4.特征选择5.时间序列回归预测-——引用风速预测案列简单说明  在机器学习回归预测中，特征工程是至关重要的环节，它能显著提升模型的性能和预测准确性
Studying 开龙wu·2025-05-29 10:30

免疫浸润分析

1.CIBERSORT用于芯片表达矩阵和测序表达矩阵，反卷积★该方法基于已知参考数据集，默认提供22种免疫细胞亚型的基因表达特征集：LM222015年发布的算法，可以分析22种细胞浸润的情况，计算出的数值为百
绵羊2023·2025-05-29 06:54

顶会新热门：小波变换×Transformer，效率翻倍的AI图像去噪神奇组合

具体来说，小波变换能够有效提取信号中的局部特征，并在时间和频率域上提供信息，这对于处理复杂的信号（如图像和音频）非常有用。结合小波变换的Transformer可以在保持相对较低的参数数量的同时，显著
YunTM·2025-05-29 06:52

数据挖掘算法在金融行业中的应用与案例解析

聚类算法在金融行业的应用客户细分聚类算法可以将金融客户按照不同的特征进行分组。例如，通过分析客户的年龄、收入、资产规模、消费习惯等数据，将客户分为不同的群体。对于高净值客户群
数字魔方操控师·2025-05-29 05:21

Halcon仿射变换---个人笔记

文章目录1.概述2.仿射变换类型3.仿射变换流程4.根据特征点、角度计算仿射变换矩阵4.1从空变换矩阵创建仿射变换矩阵4.2把旋转角度添加到仿射变换矩阵4.3把缩放添加到仿射变换矩阵4.4把平移添加到防射变换矩阵
爱凤的小光·2025-05-29 04:06

多模态融合-决策层融合

这种方法通常包括独立的模态特征提取和决策步骤，最后将各模态的决策结果进行融合。以下是对决策层融合的详细介绍及代码举例。
ZPC8210·2025-05-29 03:03

Modbus 通信协议详解

协议数据单元4.2访问数据4.3数据模型寻址4.3.1数据寻址范围4.3.2数据地址起始值4.4大数据类型4.4.1位访问4.4.2数据字节序4.4.3字符串4.5从设备功能执行4.6应用数据单元4.6.1通用特征
Projectsauron·2025-05-29 02:56

泛函分析基础11-线性算子的谱1：谱的概念

谱论是泛函分析的重要分支之一.线性代数告诉我们：有限维空间上的线性算子由它的特征值和最小多项式完全确定.将这一结论推广到有界线性算子的情况，研究它的结构，就是算子的谱理论所谓算子的"谱"，类似于有限维空间上算子
u013250861·2025-05-29 00:42

泛函分析基础11-线性算子的谱2：有界线性算子谱的基本性质

无限维空间上有界线性算子的谱已不再限于特征值，情况较有限维情形要复杂得多，但是还是有一些基本性质可以得出.这一节涉及的空间XXX均指巴拿赫空间定理1设T∈B(X),∥T∥<1,T\in\mathscr{
u013250861·2025-05-29 00:41

【泛函】线性算子的谱论（数学知识用程序表达轻松学系列）

sigma_r(A)σ(A)=σp(A)⋃σc(A)⋃σr(A)算子的谱=点谱⋃连续谱⋃剩余谱算子的谱=点谱\bigcup连续谱\bigcup剩余谱算子的谱=点谱⋃连续谱⋃剩余谱点谱Point：算子A的所有特征值的
flash胜龙·2025-05-29 00:11

基于YOLOv10的交通标志识别系统设计与实现（Traffic Sign Recognition）

传统方法多依赖图像处理和手工特征，而现代深度学习技术通过端到端训练大幅提高了识别准确率和鲁棒性。基于YOLO（YouO
YOLO实战营·2025-05-29 00:39

英伟达最新发布！超越其它所有SOTA的3D目标检测

文末附行业细分群1、导读现有的3D物体检测方法通常需要使用完全注释的数据进行训练，而使用预训练的语义特征可以带来一些优势。然而，目前还没有利用扩散特征进行3D感知任务的研究。
3Ｄ视觉工坊·2025-05-28 23:33

2025年AI代理演进全景：从技术成熟度曲线到产业重构

这一阶段的典型特征是：市场预期高企：全球68%的500强企业启动试点项目，但仅有23%进入规模化部署技术落差显现：厂商过度承诺“完全自主决策”，而主流系统仍需人类监
赛博AI Lewis·2025-05-28 23:01

Camera相机人脸识别系列专题分析之一：人脸识别系列专题SOP及理论知识介绍

相机人脸识别系列专题分析之一：人脸识别系列专题SOP及理论知识介绍目录一、人脸识别系列专题SOPSOP构思初步计划:二、：人脸识别2.1：人脸识别概念2.2：人脸识别概述2.3：人脸识别概述历史2.4：人脸识别技术几何特征匹配模板匹配机器学习方法深度学习在人脸识别中的应用
一起搞IT吧·2025-05-28 22:28

第10章：蓝牙（BLE）通信开发实战

本章导读你将学习：BLEHost/Controller架构与初始化方法GATT服务与特征值定义方法广播（Advertising）与连接（Connection）流程实战：构建一个BLE温湿度传感器10.1ZephyrBLE
damo王·2025-05-28 22:23

三维粗糙表面程序

该代码能够生成人造的各向同性随机粗糙表面，适用于模拟从工程表面的纳米特征到山脉、地形或景观的大规模地形。程序基于分形理论，使用傅里叶变换（特别是功率谱密度）来生成表面形貌。
周斐灿Phoebe·2025-05-28 20:42

matlab实现图像压缩编码

一、基于DCT的JPEG压缩（有损）1.核心步骤图像分块：将图像划分为8×8的小块。离散余弦变换（DCT）：对每个块进行DCT变换。量化：对DCT系数进行量化以减少高频信息。
aini_lovee·2025-05-28 19:11

参数/非参数检验和连续/离散/分类等变量类型的关系

参数变量是指那些可以用参数（如均值、方差等）来描述其分布特征的变量。参数变量可以是连续型变量，也可以是离散型变量，只要它们遵循某种特定的分布（如正态分布、二项分布、泊松分布等）。
一只土卜皿·2025-05-28 19:36

基于K-means聚类算法的图像分割

文章目录前言一、理论基础1.K-means聚类算法的原理2.K-means聚类算法的要点3.K-means聚类算法的缺点4.基于K-means聚类算法进行图像分割二、程序实现1.样本间的距离2.提取特征向量
挂科边缘·2025-05-28 18:26

多因素身份鉴别组合方案及应用场景

Iknow+Ihave"的组合方案1.账号+密码+手机短信验证码2.账号+密码+USB-key（硬件令牌）3.账号+密码+动态令牌（Token）二、基于"Iknow+Mine"的组合方案1.账号+密码+生物特征
Waitccy·2025-05-28 18:23

特征方程法求数列通项公式

前情概要以前的高考题目，对数列的考查难度比较小，所以我们一般不过多的介绍求数列通项公式的方法，但现在情况有变，随着新高考改革的题型变化，有必要收集整理求数列通项公式的特征方程法。
·2025-05-28 16:13

RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| ICLR-2023 替换骨干网络为：RevCol 一种新型神经网络设计范式

RevCol是一种新型神经网络设计范式，它由多个子网（列）及多级可逆连接构成，正向传播时特征逐渐解缠结且保持信息。
Limiiiing·2025-05-28 13:51

DAY35作业

特征数量：每个样本有4个特征，分别为萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度，单位均为
weixin_71046789·2025-05-28 12:15
上一页 18 19 20 21 22 23 24 25 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他