2017年6月26日
DDos攻击篇
摘要： DDoS（Distributed Denial of Service，分布式拒绝服务）攻击的主要目的是让指定目标无法提供正常服务，甚至从互联网上消失，是目前最强大、最难防御的攻击之一。 1.1. SYN Flood SYN Flood是互联网上最经典的DDoS攻击方式之一，最早出现于1999年左右， 阅读全文
posted @ 2017-06-26 16:44 bonelee 阅读(883) 评论(0) 推荐(1)
DDos攻击的一些领域知识——（流量模型针对稳定业务比较有效）不稳定业务采用流量成本的检测算法，攻击发生的时候网络中各个协议的占比发生了明显的变化
摘要： 在过去，很多防火墙对于DDoS攻击的检测一般是基于一个预先设定的流量阈值，超过一定的阈值，则会产生告警事件，做的细一些的可能会针对不同的流量特征设置不同的告警曲线，这样当某种攻击突然出现的时候，比如SYN flood,此时网络中SYN的报文会超过阈值，说明发生了SYN flood攻击。但是当网络中的 阅读全文
posted @ 2017-06-26 14:23 bonelee 阅读(627) 评论(0) 推荐(0)
深度学习将会变革NLP中的中文分词——TODO 待好好细看
摘要： 见：https://www.leiphone.com/news/201608/IWvc75oJglAIsDvJ.html TODO 待好好细看 阅读全文
posted @ 2017-06-26 13:17 bonelee 阅读(350) 评论(0) 推荐(0)
DDos攻击，使用深度学习中 栈式自编码的算法
摘要： 转自：http://www.airghc.top/2016/11/10/Dection-DDos/ 最近研究了一篇论文，关于检测DDos攻击，使用了深度学习中 栈式自编码的算法，现在简要介绍一下内容论文下载 讨论班讲解pdf-by airghc ppt DDOS: Distributed Denia 阅读全文
posted @ 2017-06-26 09:51 bonelee 阅读(1165) 评论(0) 推荐(0)
97.5%准确率的深度学习中文分词（字嵌入+Bi-LSTM+CRF）
摘要： 摘要深度学习当前在NLP领域发展也相当快，翻译，问答，摘要等基本都被深度学习占领了。 本文给出基于深度学习的中文分词实现，借助大规模语料，不需要构造额外手工特征，在2014年人民日报语料上取得97.5%的准确率。模型基本是参考论文：http://www.aclweb.org/anthology/N1 阅读全文
posted @ 2017-06-26 09:33 bonelee 阅读(10122) 评论(0) 推荐(0)
深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索
摘要： 深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索 近年来，深度学习在人工智能的多个领域取得了显著成绩。微软使用的152层深度神经网络在ImageNet的比赛上斩获多项第一，同时在图像识别中超过了人类的识别水平。百度在中文语音识别上取得了97%的准确率，已经超过了人类的识别能力。 随着深度学习在越来越多的领域 阅读全文
posted @ 2017-06-26 09:31 bonelee 阅读(3974) 评论(0) 推荐(0)
循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)——无非引入了环，解决时间序列问题
摘要： 摘自：http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48636251 不同于传统的FNNs(Feed-forward Neural Networks，前向反馈神经网络)，RNNs引入了定向循环，能够处理那些输入之间前后关联的问题。定向循环结构如 阅读全文
posted @ 2017-06-26 09:12 bonelee 阅读(640) 评论(0) 推荐(0)