无独有偶，DARPA也在2012年出台了ADAMS项目，该项目专门用于美国国内敏感部门、企业的内部威胁检测。...因此今天我们来了解下PRODIGAL，希望从中可以为我们研发自主可控的内部威胁检测系统带来借鉴。...PRODIGAL不再试图用一个固定的分类器使用架构来检测异常，而是根据不同的威胁类型建立灵活的检测架构。...美国SAIC和四家高校研发的PRODIGAL系统通过多种算法的灵活使用，使得现实中部署内部异常检测系统成为可能。...PRODIGAL已经在美国的部分涉密企业中部署，在运行中不断改进优化和丰富攻击特征语言数据库，相信PRODIGAL会成为将来第一款部署的强大内部威胁检测系统。
1.4 开发和评价异常检测系统 有一个可以量化的指标对于学习算法的评估是十分重要的，通过某些数值指标，我们可以很方便地判断当前系统的优劣。...例如：1.欺诈行为检测2.生产（例如飞机引擎）3.检测数据中心的计算机运行状况 例如：1.邮件过滤器2.天气预报3.肿瘤分类 1.6 特征选择 对于异常检测算法，影响系统好坏的主要因素就是特征的选取，...然后我们使用公式得到某个待检测样本的 p(x) ，依此来预测是否出现异常。 原始高斯模型和多元高斯模型的对比： 二、推荐系统 2.1 产生目的 推荐系统，是机器学习中的一个重要的应用。...而推荐系统就是这样一种算法，可以学习得到数据的特征。 下面我们将以一个电影评分的例子来介绍推荐系统，首先对于这个例子进行一些定义。...实现细节 现在假设我们有一个新的用户 Eve 没有给任何电影评分，我们来分析一下，推荐系统会预测什么评分。
作为抛砖引玉，今天我们介绍一种内部威胁检测系统架构，希望可以对大家了解这个领域有所帮助。...企业中的内部威胁检测系统要求 企业中部署内部威胁检测系统的前提是实行内部安全审计，内部员工的计算机操作与网络使用行为应得到详细的记录，无论使用何种商业审计软件，进行内部人行为监控起码应包括以下类别： 登录事件...内部安全审计的基础上，我们可以建立内部威胁检测系统，该系统应当满足几个最基本的需求： 检测系统可以对内部用户行为进行风险判定，给出一个风险预估值供安全人员分析（数值化结果）； 检测系统应可以检测常见攻击...小结 信息化的发展导致内部威胁的潜在危害越来越大，因此实际中的内部威胁检测系统便成为了亟待研究的问题。今天我们介绍了一种基于用户/角色行为的三层内部威胁检测系统框架。...传统的异常检测更多侧重于特征矩阵分析，而忽视了实时检测与多指标异常分析，多指标异常检测正是实现多类内部威胁检测的有效方法，因此三层检测系统一定程度上弥补了上述不足。
简介现有的系统审计存在局限性：1)大量假告警，2)依赖于专家知识，3)检测信号不精确。...论文受网络安全中的威胁检测与信息检索中的推荐之间的结构相似性启发，将系统-实体交互映射为用户-项目交互的推荐概念来识别网络威胁。...论文受网络安全中的威胁检测与信息检索中的推荐之间的结构相似性启发，将系统-实体交互映射为用户-项目交互的推荐概念来识别网络威胁。...方法 SHADEWATCHER架构如图所示，主要包括四个阶段：构建知识图谱(KG builder)、生成推荐模型、威胁检测和模型调整。...威胁检测：将实体划分为正常实体和对抗实体，通过计算两实体的向量表示的内积预测二者间交互的可能性，若概率大于阈值则定义为网络威胁。 模型调整：分析人员可以将识别的假告警作为新负样本重新训练模型。
TCP重组一直是入侵检测系统中最为重要也是最难的一部分，它涉及到全流量的缓存，因此存储消耗十分巨大，据统计100万的会话就要产生1G~10G的内存缓存，因此设计一套TCP重组优化的算法十分必要，目前优化的办法有两种...我横向对比了三种目前流行的入侵检测系统,，看看TCP软件重组上这三种IDS/IPS系统有什么优化点:QNSM首页、文档和下载 - 高性能网络安全监控引擎 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区Snort
这部分内容来源于Andrew NG老师讲解的 machine learning课程，包括异常检测算法以及推荐系统设计。异常检测是一个非监督学习算法，用于发现系统中的异常数据。...推荐系统在生活中也是随处可见，如购物推荐、影视推荐等。课程链接为： https://www.coursera.org/course/ml。...异常检测系统评价： 和我们之前学习的监督学习一样，我们需要评估该异常检测系统，但是异常检测算法是 unsupervised ，即我们无法根据y值来评估预测数据。...） 问题描述 基于内容的推荐系统（Content-based recommendations） 现在我们假设每部电影有两个特征： x 1 代表浪漫程度， x 2 代表动作程度。...基于内容的推荐系统（Content-based recommendations） 现在我们假设每部电影有两个特征： x 1 代表浪漫程度， x 2 代表动作程度。 ?
驱动程序对于计算机系统的正常运行至关重要。如果没有驱动程序，操作系统将无法访问和控制硬件设备。...今日软件分享：硬件驱动系统检测（链接放在下方 自取即可） 软件介绍： 1.可以检测 软件驱动检测下载 2.可以加速 游戏加速 系统检测 优化性能...3.可以还备 驱动备份还原 系统还原 4.可以修复 网络 无声 设备 等问题情况 5.可以查看 查看所有硬件具体信息...和 使用情况 使用教程 界面 点击扫描（自动检测出 缺少驱动 或者 有更新的驱动） 点击更新会自动下载更新 最新驱动 点击第二栏 还可以游戏加速 系统优化 点击第三栏 各种功能齐全 点击还原备份...（还能驱动备份 系统还原） 点击系统信息（查看各种硬件 系统 详细信息）
整个网络是在度量学习(metric learning)的框架下进行训练，实验表明该方法可以在很大程度上改善序列化推荐的效果。接下来，我们就一探究竟。 1、为什么要用自注意力机制？...推荐系统中，很多情况下我们使用用户的历史交互数据进行推荐，比如点击数据、浏览数据、购买数据等等。...使用这些交互数据进行推荐，我们可以把推荐问题当作一个序列问题，即通过历史交互中的物品序列来预测用户下一个可能发生交互的物品。 既然是序列问题，常用的解法主要有RNN和CNN。...2.4 模型训练 综合短期兴趣和长期兴趣，模型的整体架构如下： 综合两部分，我们便可以得到用户对于某个物品的推荐分，这里推荐分越低，代表用户和物品越相近，用户越可能与该物品进行交互： 而模型采用pair-wise...由这篇论文也可以看出，自注意力机制、Transformer不仅仅在NLP领域得到应用，推荐系统领域也开始尝试，所以学好这个模型是十分必要的呀！
在推荐系统中，CG即将每个推荐结果相关性(relevance)的分值累加后作为整个推荐列表(list)的得分。即 ?...关于推荐系统评价指标更多的知识，可以看之前总结的两篇文章： 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十六)--详解推荐系统中的常用评测指标 相关的代码实现在这里：...有关本论文的更多细节，参考文章：推荐系统遇上深度学习(十四)--强化学习与推荐系统的强强联合！...6、推荐系统的EE问题 Exploration and Exploitation(EE问题，探索与开发)是计算广告和推荐系统里常见的一个问题，为什么会有EE问题？...简单来说，是为了平衡推荐系统的准确性和多样性。
其实这篇文章所探讨的数据同步策略并不限于某两种固定的存储系统之间，而想去探讨一种通用的数据同步策略。...主要分为以下三个部分 (1)背景介绍 (2)双写缺点 (3)改良方案 基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持...可是某a国际电商公司在产品韩的领导下，业务增长迅速，阿雄发现了数据库越来越慢，于是乎阿雄加入了一些缓存，如redis来缓存一些数据，提高系统的响应能力。...阿雄在网上发现，现在业内都用一些elasticsearch做一些全文检索的操作，于是乎阿雄将一些需要全文检索的数据放入elasticsearch,提高了系统的搜索能力！...那么，双写会带来什么坏处呢？OK，继续往下看！ 双写缺点 一致性问题打个比方我们现在有两个client，同时往两个DataSouce写数据。
本文利用信息论中的信息瓶颈（这边可以理解为互信息，文中用到的都是互信息）理论结合因果推断中的因果图，来对推荐系统进行纠偏。...纠偏的背景就不过多介绍了，简而言之就是，反馈和推荐之间关系，以及热门和冷门item对推荐的影响。具体案例可以看前几篇纠偏相关文章。...公式太长可以左右滑动 背景 如图所示，图a是常见的有偏推荐系统的因果图，其中Treatment表示推荐系统的干预，结合之前因果推断的相关知识，可以明显发现因果图中存在混杂因子。...而这里的混杂因子C就是表示推荐系统中常见的流行度偏差、位置偏差等。
在这篇文章中，将会涉及两个话题——异常检测和推荐系统，我们将使用高斯模型实现异常检测算法并且应用它检测网络上的故障服务器。我们还将看到如何使用协同过滤创建推荐系统，并将其应用于电影推荐数据集。...异常检测 我们的第一个任务是利用高斯模型判断数据集里未标记的例子是否应该被认为是异常的。我们可以在简单的二维数据集上开始，这样就可以很容易的看到算法如何工作。 加载数据并绘图。...协同过滤 推荐系统使用项目和基于用户的相似性计算，以检查用户的历史偏好，从而为用户推荐可能感兴趣的新“东西”。在这个练习中，我们将实现一种特殊的推荐算法，称为协同过滤，并将其应用于电影评分的数据集。...实际上推荐的电影并没有很好地符合练习文本中的内容。原因不太清楚，我还没有找到任何可以解释的理由，在代码中可能有错误。不过，即使有一些细微的差别，这个例子的大部分也是准确的。 最后的练习结束了!
这也比较好理解，举个极端点的例子，加入这个用户在一段时间里不是很活跃，可能在1月份的时候逛了淘宝，然后直到双十一才再次打开淘宝，有点击和购买行为，那么这两段时间中的行为之间其实会有很大差别。
因为大部分用户是沉默的用户，并不会明确给系统反馈“我对这个物品的偏好值是多少”。因此，推荐系统可以根据大量的隐性反馈来推断用户的偏好值。...在隐性反馈上的推荐问题可以表达为估算矩阵 Y中未观察到的条目的分数问题（这个分数被用来评估项目的排名）。形式上它可以被抽象为学习函数： ?...： 推荐系统遇上深度学习系列： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(四)--多值离散特征的embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...(七)--NFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战
Networks for Session-based Recommendations》 论文下载地址为：https://arxiv.org/abs/1606.08117 本文仍然使用RNN做基于会话的推荐
随着产业物联网时代企业面临的DDoS攻防形势愈加严峻，腾讯安全基于宙斯盾系统十余年的自研业务安全实践，对外打造了集DDoS攻击检测和防御于一身的安全产品——DDoS防护，为企业一站式解决各类DDoS攻击...，能依据威胁变化持续更新防护算法，有效抵御新的安全威胁。...目前，腾讯安全DDoS防护实现了从攻击发起到攻击流量清洗的秒级检测、秒级响应。...➤推荐阅读 腾讯云发布《2019年DDoS威胁报告》，黑客攻击依然硬核、游戏行业最受伤…… 年关将至，看腾讯安全重保如何排兵布阵 购物节火热大促，零售电商如何做好安全防护？...腾讯IPv6技术创新获“科学技术奖”一等奖，创新构建双栈智能防御体系 双十一安心赚钱攻略｜零售电商如何破解黑产围攻 企业如何守好“内容安全”关 ？腾讯安全天御给你锦囊妙计！ 干货！
➤网络安全层面， T-Sec 高级威胁检测系统 可对工业云内的异常流量进行深入分析，提早发现威胁；一旦检测出威胁流量，T-Sec 网络入侵防护系统可实时对流量进行阻断和拦截，实现安全事件的闭环处理。...➤应用安全层面，T-Sec Web应用防火墙 基于AI和规则双引擎，通过分布式弹性架构，结合腾讯威胁情报，能解决网站入侵、漏洞利用、挂马、篡改、后门、BOT爬虫、CC攻击、快速扩容等一系列问题。...➤安全运营层面，T-Sec 安全运营中心 汇聚了工业安全全量数据，结合沙箱及全网威胁情报，基于腾讯人工智能、关联分析技术，可对企业面临的外部攻击威胁和内部脆弱性风险进行深度检测，提供威胁检测、分析、预警...➤推荐阅读 腾讯安全面向广大企业免费开放远程办公安全保障服务 国内首家！...腾讯IPv6技术创新获“科学技术奖”一等奖，创新构建双栈智能防御体系 双十一安心赚钱攻略｜零售电商如何破解黑产围攻 关注腾讯云安全获取更多资讯 点右下角「在看」 开始我们的故事 ?
Estimation Problem Motivation Gaussian Distribution Algorithm Building an Anomaly Detection System（创建异常检测系统...Building an Anomaly Detection System（创建异常检测系统） 1） Developing and Evaluating an Anomaly Detection System...当我们开发一个 异常检测系统时，我们从带标记（异常或正常）的数据着手，我们从其中选择一部分正常数 据用于构建训练集，然后用剩下的正常数据和异常数据混合的数据构成交叉检验集和测试 集。...我们估计特征的平均值和方差并构建 p(x)函数 对交叉检验集，我们尝试使用不同的 ε 值作为阀值，并预测数据是否异常，根据 F 1 值或者查准率与查全率的比例来选择 ε 选出 ε 后，针对测试集进行预测，计算异常检验系统的...欺诈行为检测2. 生产（例如飞机引擎）3. 检测数据中心的计算机运行状况 例如：1. 邮件过滤器2. 天气预报3.
（腾讯云CLB-WAF架构） 作为腾讯云为客户提供一站式Web应用安全解决方案的最新架构，CLB-WAF能通过域名和负载均衡（监听器）集群的联动，借助旁路威胁检测和清洗，进行威胁拦截或放行，实现业务转发和安全防护分离...CLB-WAF最大的优势就在于能在不修改DNS和不调整现有网络架构的情况下，实现业务转发和安全防护的一键式分离和毫米级延迟，保护网站业务稳定； 二是“AI+规则”双引擎的防护能力。...搭载的AI引擎能够通过智能加码和多种深度学习模式及算法策略的应用，有效识别和检测异常威胁；并能结合IP威胁情报数据，有效检测和拦截Web攻击行为； 三是囊括基础防护和高级对抗的BOT行为管理。...➤推荐阅读 产业安全专家谈丨如何建立“开箱即用”的数据安全防护系统？...腾讯IPv6技术创新获“科学技术奖”一等奖，创新构建双栈智能防御体系 双十一安心赚钱攻略｜零售电商如何破解黑产围攻 企业如何守好“内容安全”关 ？腾讯安全天御给你锦囊妙计！ 干货！
第十一章 入侵检测与防御技术 11.1 安全操作系统基础 下面我们来学习安全操作系统基础。首先来看操作系统概述，操作系统缩写os是管理计算机硬件与软件资源的计算机程序，同时也是计算机系统的内核与基石。...操作系统主要负责处理管理与配置内存，决定系统资源供需的优先次序，控制输入与输出设备，操作网络与管理文件系统等基本事物。同时操作系统还要提供一个用户与系统交互的操作界面。...操作系统和类型非常多样，不同机器安装的操作系统可以从简单的到复杂的可以从移动电话的嵌入式操作系统叫超级计算机的大型操作系统。...当前在服务器上面已成为主流的操作系统，Linux系统的功能可以与 windows操作系统相媲美，它的用法与UNIX系统相类似，广泛应用于各类的计算机。...11.6.2 开启本地组策略 接下来我们来开启本地组策略，首先开启审核策略，安全审核是系统提供的一个最基本的入侵检测方法，当有人尝试对系统进行某些疑似入侵的行为时，如尝试用户的密码，改变账户的策略，或未经许可的文件访问等等
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