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将者,智、信、仁、勇、严也。
Hi,我是李智华,华为-安全AI算法专家,欢迎来到安全攻防对抗的有趣世界。
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2018年9月15日
Arachni web扫描工具
摘要: 扫描工具-Arachni from:https://blog.csdn.net/zixuanfy/article/details/52818527 ./arachni_console #进入命令行模式 ./arachni_web #启用web服务,进入web操作模式 【属于web 应用】 http:
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posted @ 2018-09-15 16:15 bonelee
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2018年9月14日
python 多进程——使用进程池,多进程消费的数据)是一个队列的时候,他会自动去队列里依次取数据
摘要: 我的mac 4核,因此每次执行的时候同时开启4个线程处理: 运行效果: task 0 starts runningtask 1 starts runningtask 2 starts runningtask 3 starts runningtask 0 ends running --3 second
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posted @ 2018-09-14 11:17 bonelee
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2018年9月11日
TCP报文格式和三次握手——三次握手三个tcp包(header+data),此外,TCP 报文段中的数据部分是可选的,在一个连接建立和一个连接终止时,双方交换的报文段仅有 TCP 首部。
摘要: from:https://blog.csdn.net/mary19920410/article/details/58030147 TCP报文是TCP层传输的数据单元,也叫报文段。 1、端口号:用来标识同一台计算机的不同的应用进程。 1)源端口:源端口和IP地址的作用是标识报文的返回地址。 2)目的端
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posted @ 2018-09-11 19:52 bonelee
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https ddos检测——研究现状
摘要: from: https://jyx.jyu.fi/bitstream/handle/123456789/52275/1/URN%3ANBN%3Afi%3Ajyu-201612125051.pdf 相关文献汇总如下: S1 Eliseev and Gurina (2016) Algorithms fo
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posted @ 2018-09-11 14:58 bonelee
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https ddos攻击——由于有了认证和加解密 后果更严重 看绿盟的产品目前对于https的ddos cc攻击需要基于内容做检测
摘要: 如果web服务器支持HTTPS,那么进行HTTPS洪水攻击是更为有效的一种攻击方式,一方面,在进行HTTPS通信时,web服务器需要消耗更多的资源用来进行认证和加解密,另一方面,一部分的防护设备无法对HTTPS通信数据流进行处理,也会导致攻击流量绕过防护设备,直接对web服务器造成攻击。 HTTPS
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posted @ 2018-09-11 11:27 bonelee
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2018年9月7日
识别TLS加密恶意流量
摘要: 利用背景流量数据(contexual flow data)识别TLS加密恶意流量 识别出加密流量中潜藏的安全威胁具有很大挑战,现已存在一些检测方法利用数据流的元数据来进行检测,包括包长度和到达间隔时间等。来自思科的研究人员扩展现有的检测方法提出一种新的思路(称之为“data omnia”),不需要对
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posted @ 2018-09-07 14:44 bonelee
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CC工具列表
摘要: QuasarRAT Adwind Adzok Arcom Babylon Blacknix Blue Banana Bozok Coringa DarkComet DRAT Gh0st Huigezi MiniRAT Nano NanoCore NetWire Pandora Pony SpyGat
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posted @ 2018-09-07 10:00 bonelee
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2018年9月4日
MAP 最大后验——利用经验数据获得对未观测量的点态估计
摘要: Map (最大后验) 在贝叶斯统计学中,最大后验(Maximum A Posteriori,MAP)估计可以利用经验数据获得对未观测量的点态估计。它与Fisher的最大似然估计(Maximum Likelihood,ML)方法相近,不同的是它扩充了优化的目标函数,其中融合了预估计量的先验分布信息,所
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posted @ 2018-09-04 11:45 bonelee
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2018年9月3日
MAPE 平均绝对百分误差
摘要: from fbprophet.diagnostics import performance_metrics df_p = performance_metrics(df_cv) df_p.head() mape平均绝对百分误差 定义 def evalmape(preds, dtrain): gaps
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posted @ 2018-09-03 16:49 bonelee
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facebook开源的prophet时间序列预测工具---识别多种周期性、趋势性(线性,logistic)、节假日效应,以及部分异常值
摘要: 简单使用 代码如下 这是官网的quickstart的内容,csv文件也可以下到,这个入门以后后面调试加入其它参数就很简单了. import pandas as pd import numpy as np from fbprophet import Prophet import matplotlib.
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posted @ 2018-09-03 11:06 bonelee
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