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基于YOLOv5算法的APP弹窗检测方案

在软件应用的各种弹窗中,弹窗识别是比较复杂的,比如不同类型弹窗中有不同的特征,比如网页样式或者浏览器类型等。弹窗的识别是涉及多个环节的,需要针对不同类型的网络流量采取不同的检测方法。由于网络流量较大,因此传统算法往往不能对弹窗进行有效识别。同时,由于弹窗具有隐蔽性和流动性,因此对于弹窗的识别有着非常高的要求,因此有针对性的攻击方式将会极大提升应用的安全性。本文基于YOLOv5算法对不同类型弹窗进行检测,并通过统计不同特征提取算法的特征信息进行匹配训练,对弹窗进行检测效果分析,最后通过算法迭代优化来实现不同类型弹窗的识别效果与检测效果的优化效果匹配,进而提高弹窗识别精度并降低攻击成本!

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    【数据科学】数据科学书上很少提及的三点经验

    【编者按】本文作者指出了关于数据科学书上很少提及的三点经验:模型评价方法是关键,特征提取是根本,模型选择而非数据集规模最费时间。文章指出,处理上万维的特征和几十万的样本的现代算法是愚蠢的,而特征工程理论还不完善,更像是一门艺术。 这是数据科学大行其道的时代。各类课程、博客、培训学校如雨后春笋般出现。然而,每次我浏览这些学习资料时,我发现它们过于强调一些具体的算法。理解逻辑回归或者深度学习的原理当然很酷,可是一旦从事数据相关工作,你会发现还有其它一些同样重要的事情,甚至更为重要的。 我真不应该去责备这些课程。

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    关于数据科学,书上不曾提及的三点经验

    【编者按】本文作者指出了关于数据科学书上很少提及的三点经验:模型评价方法是关键,特征提取是根本,模型选择而非数据集规模最费时间。文章指出,处理上万维的特征和几十万的样本的现代算法是愚蠢的,而特征工程理论还不完善,更像是一门艺术。 这是数据科学大行其道的时代。各类课程、博客、培训学校如雨后春笋般出现。然而,每次我浏览这些学习资料时,我发现它们过于强调一些具体的算法。理解逻辑回归或者深度学习的原理当然很酷,可是一旦从事数据相关工作,你会发现还有其它一些同样重要的事情,甚至更为重要的。 我真不应该去责备这些课程。

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    关于数据科学,书上不曾提及的三点经验

    【编者按】本文作者指出了关于数据科学书上很少提及的三点经验:模型评价方法是关键,特征提取是根本,模型选择而非数据集规模最费时间。文章指出,处理上万维的特征和几十万的样本的现代算法是愚蠢的,而特征工程理论还不完善,更像是一门艺术。 这是数据科学大行其道的时代。各类课程、博客、培训学校如雨后春笋般出现。然而,每次我浏览这些学习资料时,我发现它们过于强调一些具体的算法。理解逻辑回归或者深度学习的原理当然很酷,可是一旦从事数据相关工作,你会发现还有其它一些同样重要的事情,甚至更为重要的。 我真不应该去责备这些课程。

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    【陆勤阅读】三个你在书中无法学到的数据分析知识

    在大数据特别热门的今天,出现了各种培训课程。但我发现这些课程的重点都放在算法的学习上。如何理解logistic回归或深度学习的确很酷,但一旦你开始处理数据,你会发现还有其他的东西更为重要。 我在大学里教了很多年的深度学习,这些课程和讲座总是特别注重特定的算法,你学习支持向量机器、高斯混合模型的聚类、k-均值等等,但是只有在你写硕士论文的时候你需要用到这些方法。 那么什么才是正确的呢?关键就是你要保证你做的模型对于未来的数据也能有好的表现。所以我在这里教你三个书本不能教给你的知识。 一、对模型的有正确的认识是

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    【数据科学】数据科学书上很少提及的三点经验

    这是数据科学大行其道的时代。各类课程、博客、培训学校如雨后春笋般出现。然而,每次我浏览这些学习资料时,我发现它们过于强调一些具体的算法。理解逻辑回归或者深度学习的原理当然很酷,可是一旦从事数据相关工作,你会发现还有其它一些同样重要的事情,甚至更为重要的。 我真不应该去责备这些课程。我在大学任教机器学习课程很多年了,课堂上主要是讲解具体算法。你掌握了支持向量机(SVM)、高斯混合模型(GMM)、k均值(k-Means)聚类等算法的细枝末节,但是直到写硕士论文的时候才学会如何正确地处理数据。 那么何谓正确?最终

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    HTTP、HTTPS、加密型webshell一网打尽

    webshell是黑客进行网站攻击的一种恶意脚本,识别出webshell文件或通信流量可以有效地阻止黑客进一步的攻击行为。目前webshell的检测方法主要分为三大类:静态检测、动态检测和日志检测[1]。静态检测通过分析webshell文件并提取其编写规则来检测webshell文件,是目前最为常用的方法,国内外的webshell识别软件如卡巴斯基、D盾、安全狗、河马webshell等都是采用静态检测的方法,但由于webshell会不断地演化从而绕过检测[2],所以静态检测最大的问题在于无法对抗混淆、加密的webshell以及识别未知的webshell[3];动态检测通过监控代码中的敏感函数执行情况来检测是否存在webshell文件[4],但由于涉及到扩展、Hook技术,性能损耗以及兼容性都存在很大的问题,所以难以大规模推广应用;日志检测主要通过webshell的通信行为做判断[5],相对于以上两种检测方法来说,不仅检测效果好也不存在兼容性问题。

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    【推荐】三个你在书中无法学到的数据分析知识

    在大数据特别热门的今天,出现了各种培训课程。但我发现这些课程的重点都放在算法的学习上。如何理解logistic回归或深度学习的确很酷,但一旦你开始处理数据,你会发现还有其他的东西更为重要。 我在大学里教了很多年的深度学习,这些课程和讲座总是特别注重特定的算法,你学习支持向量机器、高斯混合模型的聚类、k-均值等等,但是只有在你写硕士论文的时候你需要用到这些方法。 那么什么才是正确的呢?关键就是你要保证你做的模型对于未来的数据也能有好的表现。所以我在这里教你三个书本不能教给你的知识。 一、对模型的有正确的认

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