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Linux系统状态检测命令

bytes 62348 (60.8 KiB) TX errors 0 dropped 0 overruns 0 carrier 0 collisions 0 2.uname 用于查看系统内核与系统版本等信息 linuxprobe Desktop]# cat /etc/redhat-release Red Hat Enterprise Linux Server release 7.0 (Maipo) 3.uptime 查看系统负载信息 linuxprobe Desktop]# uptime 15:28:36 up 28 min, 2 users, load average: 0.00, 0.06, 0.11 4.free 显示当前系统中内存使用量信息 linuxprobe :0 2018-06-07 15:02 (:0) linuxprobe pts/0 2018-06-07 15:02 (:0) 6.last 用于查看所有系统登录记录 格式:last[参数] 7.history 用于显示历史执行过的命令 格式:history [-c] 8.sosreport 用于收集系统配置及架构信息并输出诊断文档 格式:sosreport

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什么是入侵检测系统

入侵检测系统检测系统信息包括系统记录,网络流量,应用程序日志等。 入侵检测的研究开始于 20世纪80年代,进入90年代入侵检测成为研究与应用的热点,其间出现了许多研究原型与商业产品。 入侵检测系统在功能上是入侵防范系统的补充, 而并不是入侵防范系统的替代。 相反,它与这些系统共同工作,检测出已经躲过这些系统控制的攻击行为。入侵检测系统是计算机系统安全、网络安全的第二道防线。 一个理想的入侵检测系统具有如下特性: 能以最小的人为干预持续运行。 典型系统包括 shadow、Bro和Snort等。 5.异常检测 与滥用检测相反,异常检测系统正常状态进行研究,通过监测用户行为模式、主机系统调用特征、网络连接状态等,建立系统常态模型。 对这种攻击的检测是现有IDS所不能胜任的,需要依靠多点分布式网络入侵检测系统,通过联防来检测。 三、典型的入侵检测系统 IDS的研究从上世纪80年代就已开始,第一个商业IDS也在1991年诞生。

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    Snort入侵检测防御系统

    早期的IDS(入侵检测系统)就是用来进行监控的,后来发展到IPS(主动防御系统)进一步的可以再进行监控的同时,如果发现异常可以进行一些动作来阻断某些攻击。 检测内容:(不够细致) 只能检测到网络7层结构的第四层,像是应用层的服务、病毒.....都检测不到 鉴于此,在实际网络应用中常常两种防御系统结合来使用,在重要的服务器上使用HIDS,而其他主机使用NIDS 不过考虑到操作系统平台的安全性、稳定性,同时还要考虑与其它应用程序的协同工作的要求。如果入侵检测系统本身都不稳定容易受到攻击,就不能很好的去检测其它安全攻击漏洞了。 早期的IDS(入侵检测系统)就是用来进行监控的,后来发展到IPS(主动防御系统)进一步的可以再进行监控的同时,如果发现异常可以进行一些动作来阻断某些攻击。 不过考虑到操作系统平台的安全性、稳定性,同时还要考虑与其它应用程序的协同工作的要求。如果入侵检测系统本身都不稳定容易受到攻击,就不能很好的去检测其它安全攻击漏洞了。

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    检测Linux系统是否支持某系统调用

    check_syscall.zip 随内核版本的变化,会增加一些新的系统调用,但如果glibc没有跟上,则不能直接调用,这个时候可以自己包装一下。 如果想知道内核是否支持某系统调用,先得知道它的系统调用ID号,下面代码即是用来检查是否支持epoll_create1: // 文件名: x.cpp // 编译: g++ -g -o x Function not implemented         perror("epoll_create"); exit(1); } // 走到这里,表示支持该系统调用

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    SSD目标检测系统系统结构网络训练

    首发于个人博客 系统结构 ? system.png SSD识别系统也是一种单步物体识别系统,即将提取物体位置和判断物体类别融合在一起进行,其最主要的特点是识别器用于判断物体的特征不仅仅来自于神经网络的输出,还来自于神经网络的中间结果 该系统分为以下几个部分: 神经网络部分:用作特征提取器,提取图像特征 识别器:根据神经网络提取的特征,生成包含物品位置和类别信息的候选框(使用卷积实现) 后处理:对识别器提取出的候选框进行解码和筛选(NMS network.PNG 该系统的网络结构如上图所示基本网络为VGG-16网络,VGG-16网络由一系列3x3卷积顺序连接构成,在conv5_3层卷积之前,共有4个stride=2的最大值池化,因此该层的输出的长和宽比原始输入缩小 网络训练 网络训练分为了两个部分: 建立label:一般的物体检测的label为物体的位置信息,为了实现训练需要将label转移到default box上 代价函数:反向传播的起点,标记训练任务 标签建立

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    基于Snort的***检测系统 3

    此外,还有***者会利用的已知的系统弱点数据库,如果***者试图利用这些弱点来实施***,也可以作为一些特征。这些特征可能出现在包的头部,也可能在数据载荷中。 Snort的检测系统是基于规则的,而规则是基于***特征的。Snort规则可以用来检测数据包的不同部分。Snort 1.x可以分析第3层和第4层的信息,但是不能分析应用层协议。 在本章的最后,你可以找到一些用来检测***活动的规则的例子。读完本章以及后面两章后,你所获得的信息就可以使你建立一个基本的Snort***检测系统了。 Syslog是系统日志守护进程,它在/var/log中创建日志文件,这些文件的位置可以通过修改/etc/syslog.conf来改变。 这就是说选项部分可以检测属于其它协议的一些参数。常用协议的头部和相关分析见附录C。 3.5.3地址 在Snort规则中,有两个地址部分,用来检测包的来源和目的地。

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    Python 搭建车道智能检测系统

    ,进行多种边缘检测,然后对不同的检测结果进行融合以提取出道路图像,去除其他噪声。 然后根据提取的道路图像,再次利用边缘检测,提取车道线信息,然后利用透视变换将视角变成俯视图,其中透视变换矩阵的四个点由提取道路图像的角点组成。 图1 效果图 系统概述 1.1 对所给数据图像的车道线进行检测。 其中所给数据图像如下图可见: ? 图2 数据图像 下面我将对所用到的功能和原理将分别阐述。 图5 提取的道路图 (4)道路提取图像再次边缘检测: 利用拉普拉斯算子再次对处理后的图像进行边缘检测。并对其进行腐蚀和膨胀消除噪声。 ? 图6道路拉普拉斯边缘提取图 ? 图17 退出按钮点击效果图 代码功能实现 2.1 系统环境描述: 系统所使用的环境是python3.6.5,opencv3.14.8版本,windows10系统。编程工具使用的是pycharm专业版。

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    2.系统状态检测命令

    在使用uname命令时,一般要固定搭配上-a参数来完整地查看当前系统的内核名称、主机名、内核发行版本、节点名、压制时间、硬件名称、硬件平台、处理器类型以及操作系统名称等信息: [root@linuxprobe uptime命令真的很棒,它可以显示当前系统时间、系统已运行时间、启用终端数量以及平均负载值等信息。 4.free命令 free命令用于显示当前系统中内存的使用量信息,语法格式为“free [-h]”。 为了保证Linux系统不会因资源耗尽而突然宕机,运维人员需要时刻关注内存的使用量。 即便大家没有学习过Linux系统,相信也肯定见过别人使用ping命令。执行ping命令时,系统会使用ICMP向远端主机发出要求回应的信息,若连接远端主机的网络没有问题,远端主机会回应该信息。 当Linux系统出现故障需要联系技术支持人员时,大多数时候都要先使用这个命令来简单收集系统的运行状态和服务配置信息,以便让技术支持人员能够远程解决一些小问题,抑或让他们能提前了解某些复杂问题。

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    Linux系统检测命令有哪些

    可以监视系统负载、进程状态、CPU和内存占用。有一个更易用的变种htop。 ps:显示系统所有运行中进程的一个快照。 输出可以定制成显示PID、PPID、用户、负载、内存、积累的用户/系统时间、启动时间、以及更多。有一个变种pstree可以用树结构显示进程。 vmstat:一个简单的命令行工具,可以显示多个实时系统特征,例如进程数、剩余内存、分页状态、CPU占用、块设备I/O活动、中断/上下文切换统计、等等。

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    基于手机系统的实时目标检测

    然后,提出了一种实时物体检测系统,它将PeleeNet与Single Shot MultiBox Detector(SSD)方法相结合,并优化架构以实现快速速度。 提出的检测系统名为Pelee,在PASCAL VOC2007上达到76.4%mAP(平均精度),在MSCOCO数据集上达到22.4% mAP,iPhone 6s上的速度为17.1 FPS,iPhone 在准确率、速度和模型大小方面,Pelee系统都优于YOLOv2(Redmon & Farhadi (2016))。 主要措施如下: Feature Map Selection 以不同于原始SSD的方式构建目标检测网络,为了减少计算成本,没使用38×38 的特征图。 对于每一个用于检测的特征图,在实施预测之前构建了一个残差(He et al. 2016)块,ResBlock 的结构如下图所示: 2 PeleeNet架构 整个网络由一个stem block和四个特征提取器组成

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    JCJC错别字检测系统测试说明

    JCJC中文错别字检测系统的定位 JCJC中文错别字检测系统目前还不能做到 100% 替代人工审核,目前的定于属于:辅助检测。 如何提高错别字检测系统检测效果 JCJC错别字检测系统目前定位于:辅助检测,无法完全替代人工。 为了给用户更好的检测体验,可以从以下几个方面着手改进: 产品层面 JCJC错别字检测系统提供的接口API中返回了与错别字相关的:位置、错误级别、建议词 等信息, 可以利用这些字段在用户界面UI 中进行提示,告知用户识别的状态; 第四级、第五级是通顺检测级别,此类信息应当明确告知用户,或者在 前端界面UI 显示时予以忽略;( 由用户决定是否显示 ) 技术层面 JCJC错别字检测系统 ,是一套适用于各行业的、独立于业务的错别字检测系统

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    应用||汽车变速箱检测系统

    系统需求 目前主要采用的汽车变速箱检测方案是利用电动机模拟发动机、发电机模拟负载的方法实现线上检测的功能。 具体流程为: 用两台交流电机模拟汽车工况,线上检测变速器的综合指标,包括各档换档过程,载入能力,并能即时监控系统的运行参数,绘出系统的性能曲线。 机械手自动完成对不同型号变速器、不同档位的换档动作。 控制部分以电脑为中心,控制软件根据现场资料和当前工作状态来控制系统的流程并达到任务分配、指令发送、故障检测等功能 系统功能 该系统采用研华工控机+数据采集卡PCI-1716或嵌入式数据采集一体机MIC 相关资料链接 应用||汽车ECU车身控制器检测系统 应用||无人汽车CAN总线协议解码 应用||基于嵌入式DAQ的动平衡检测系统 方案:汽车NVH与噪声定位系统 案例:汽车安全气囊高压钢瓶测试系统 案例 :汽车制动器生产检测系统

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    linux检测系统是否被入侵(上)

    入侵者在入侵成功后,往往会留下后门以便再次访问被入侵的系统,而创建系统账号是一种比较常见的后门方式。 开头 > userdel rooot #删除user用户 > userdel -r rooot #将删除root用户,并且将/home目录下的root目录一并删除 查看当前登录系统的信息 > who #查看当前登录用户(tty本地登陆 pts远程登录) > w #查看系统信息,想知道某一时刻用户的行为 > uptime #查看登陆多久、多少用户,负载 检查异常端口 使用netstat > netstat -tunlp | less 抓包分析 > tcpdump -c 10 -q //精简模式显示 10个包 使用ps命令检查可疑的进程 > ps -ef 查超系统中占用资源最高的资源 > Linux系统服务管理,CentOS7使用systemd控制 CentOS6之前使用chkconfig控制。

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    基于手机系统的实时目标检测

    然后,提出了一种实时物体检测系统,它将PeleeNet与Single Shot MultiBox Detector(SSD)方法相结合,并优化架构以实现快速速度。 提出的检测系统名为Pelee,在PASCAL VOC2007上达到76.4%mAP(平均精度),在MSCOCO数据集上达到22.4% mAP,iPhone 6s上的速度为17.1 FPS,iPhone 在准确率、速度和模型大小方面,Pelee系统都优于YOLOv2(Redmon & Farhadi (2016))。 主要措施如下: Feature Map Selection 以不同于原始SSD的方式构建目标检测网络,为了减少计算成本,没使用38×38 的特征图。 对于每一个用于检测的特征图,在实施预测之前构建了一个残差(He et al. 2016)块,ResBlock 的结构如下图所示: ?

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    智慧工地下的抽烟检测系统

    抽烟检测系统能对工地施工现场视频画面进行实时监测,当发现画面内出现人员抽烟时,系统主动以最快、最佳的方式进行预警,将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务中解脱出来。    智慧工地下的抽烟检测系统基于智能视频分析,自动对视频图像信息进行分析识别,无需人工干预;对监控区域内的人员抽烟行为进行识别,及时发现监控区域内的人员抽烟行为,以最快、最佳的方式进行预警,有效的协助管理人员处理 抽烟检测系统的优势   告警精确度高   智能视频分析系统内置智能算法,能排除气候与环境因素的干扰,有效弥补人工监控的不足,减少视频监控系统整体的误报率和漏报率。    全天时运行 稳定可靠   智能视频监控系统可对监控画面进行7×24不间断的分析,大大提高了视频资源的利用率,减少人工监控的工作强度。    施工现场抽烟检测系统可实现对分散的工地集中管理,及时发现安全隐患,科学规划统筹处理,提升企业信息化管理水平,同时切实落实社会责任。

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      腾讯云高级威胁检测系统(Network Traffic Analysis System,NTA)通过镜像方式采集企业网络边界流量,结合腾讯多年积累的海量安全数据,运用数据模型、安全模型、感知算法模型识别网络攻击及高级威胁(APT)。同时,对事件告警原始流量进行留存,方便事后追溯,可极大提升云环境下的威胁感知能力。

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