攻击检测方法、电子设备和计算机可读介质.pdf
夏萍****文章
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攻击检测方法、电子设备和计算机可读介质.pdf
本申请实施例公开了攻击检测方法、电子设备和计算机可读介质。该方法的实施例包括:将待测脸部图像输入攻击检测模型;通过攻击检测模型将待测脸部图像划分为多个图像块,提取各图像块的块特征,以及对各行及各列图像块的块特征进行处理,得到待测脸部图像的行特征和列特征,对行特征和列特征进行处理,得到攻击检测结果;攻击检测结果用于指示待测脸部图像是否为与真实脸部图像的图像边缘存在差异的攻击脸部图像。该实施方式能够有效防御边缘差异型的脸部攻击,提高了攻击检测的速度和精度。
检测网络攻击的方法、装置、设备和计算机可读介质.pdf
本发明公开了检测网络攻击的方法、装置、设备和计算机可读介质,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括:接收网络检测数据;将所述网络检测数据输入网络攻击分类器,所述网络攻击分类器是基于网络攻击数据和聚类后的随机森林分类器训练得到的;所述网络攻击分类器输出所述网络检测数据的分类结果,所述分类结果包括所述网络检测数据属于不同类别的概率,将最大概率对应的类别作为所述网络检测数据的类别。该实施方式能够减少漏检,错检的情况,提高检测网络攻击的准确性。
恶意攻击检测的方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本申请属于网络安全技术领域,公开了恶意攻击检测的方法、装置、电子设备及可读存储介质,该方法包括,对待检测的目标脚本文件进行字符串提取,获得至少一个目标字符串;基于至少一个目标字符串,以及预先训练好的恶意攻击检测模型,获得目标脚本文件的恶意攻击检测结果,其中,恶意攻击检测模型是基于卷积神经网络以及门控循环单元构建的,用于检测目标脚本文件是否为恶意脚本文件。这样,降低了恶意攻击检测耗费的时间成本和人力成本,提高了恶意攻击检测的准确度。
网络攻击的防御方法、电子设备、计算机可读介质.pdf
本公开涉及网络安全技术领域,提供了一种网络攻击的防御方法,包括:部署多个蜜罐虚拟机,其中,所述蜜罐虚拟机中部署有存放虚假数据的蜜罐数据库,所述虚假数据与真实数据具有相同的特征;当任意一个所述蜜罐虚拟机检测到异常访问时,将所述异常访问的流量引导至由多个所述蜜罐虚拟机组成的蜜罐网络中;获取所述异常访问的特征信息,发送到蜜罐服务端。本公开还提供一种应用与蜜罐服务端的网络攻击的防御方法、一种电子设备、一种计算机可读介质。本公开提升了对网络攻击的防御效果。
船舶检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质.pdf
本公开的实施例公开了船舶检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括:获取目标图像;将目标图像输入至预先训练的船舶检测模型,以生成第一候选图像和目标类别信息;将第一候选图像中感兴趣框框定的子图像,确定为第二候选图像;基于第二候选图像和预先训练的目标语义分割网络,生成船舶区域图像和船舶区域图像对应的语义信息;根据语义信息,确定船舶区域图像包括的船舶的行驶方向,以生成行驶方向信息;将目标类别信息和行驶方向信息发送至目标终端以供显示。该实施方式提高了船舶检测的成功率。