什么是图像检测训练算法组件
图像检测训练（easycv）组件提供了主流的YOLOX和FCOS检测模型，用于目标检测的训练。若需在图像中标识并框选高风险实体，您可使用该组件构建目标检测模型，并进行推理分析。本文介绍图像检测训练（easycv）组件的配置方法和使用示例。
如何使用Grafana进行异常检测算法调优
Lindorm Machine Learning提供了Grafana插件，支持以可视化的方式进行时序异常检测，您可以通过该插件调试出合适的异常检测算法与参数。
【DDoS攻击检测】基于改进的非洲秃鹫优化算法和一种新的DDoS攻击检测传递函数的特征选择方法（Matlab代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1 概述2 运行结果3 参考文献4 Matlab代码实现1 概述物联网 （IoT） 服务和设备带来了许多挑战，例如连接性、计算性和安全性。因此，网络应提供并保持优质服务。如今，根据最近的研究，分布式拒绝服务（DDoS）攻击是最重要的网络攻击。在各种DDoS检测方法中....
大数据DDos检测——DDos攻击本质上是时间序列数据，t+1时刻的数据特点和t时刻强相关，因此用HMM或者CRF来做检测是必然！ 和一个句子的分词算法CRF没有区别！
DDos攻击本质上是时间序列数据，t+1时刻的数据特点和t时刻强相关，因此用HMM或者CRF来做检测是必然！——和一个句子的分词算法CRF没有区别！ 注：传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别，通过硬件防火墙搞定。大数据方案是针对慢速DDos攻击来搞定。 难点：在进行攻击的时候，攻击数据包都是经过伪装的，在源IP 地址上也是进行伪造的，这样就很难对攻击进行地址的确定，在查找方面也是很难的....
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
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。 但是当网络中的报文速率本身是这条曲线的时候，曲线自身就一直在震荡，在这样的曲线上如何检测异常...
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