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功能连接体指纹特征选择框架

基于功能连接组(FC)来独特描述个体特征的能力是迈向精确精神病学的关键要求。为此,神经成像界对FC指纹进行了越来越多的研究,开发了多种有效的FC指纹识别方法。...Peña-Gómez等人(2018)提出的另一种方法使用与指纹相关的选定区域的连通性。相反,RSFC衍生的方法从RSFC构建新的特征用于指纹。...为了提高指纹识别的准确性,我们引入了一个通用的特征选择框架,该框架类似于数据挖掘中用于分类问题的特征选择技术,以识别信息量最大的特征。我们评估了我们的框架的不同实例,以确定最有效的方法。...(d)用什么停止标准来决定要选择的最终特征的数量?我们测试了我们的框架的各种可能的实例,以深入了解哪些特征、成本函数和距离测量在提高FC指纹精度方面最有效。...总结在本研究中,我们使用数据挖掘社区中常用的轮廓系数方法,展示了指纹识别性能随样本容量增加而下降的原因。提出了一种通用的特征选择框架。FC的特征非常适合唯一识别个体。

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主流WEB漏洞扫描器种类及其指纹特征分析

EAIaIQobChMIrLqP4-P86QIVg2kqCh2_tApXEAAYASAAEgJzqvD_BwE WebReaver: https://webreaver.com/ 综合: Nexpose: Windows/Linux...接下来会针对主流的扫描器进行优缺点分析以及其指纹特征分析。...通常在企业,如果企业内部有自己的漏洞扫描器,则用企业内部提供的,如果没有,我们都是选用两款比较好用、主流的WEB漏洞扫描器进行漏洞扫描,完成扫描后生成报告对比并合并,系统也一样。...AppScanHeader Accept: Appscan User-Agent:Appscan Body Appscan 以上三款WEB漏洞扫描器都是目前主流的漏洞扫描器,每一款扫描器其实都是其指纹特征...,根据指纹特征能够很容易识别出攻击者是否在使用漏洞扫描器扫描自己的网站。

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降维和特征选择的对比介绍

特征降维和特征选择的目的都是使数据的维数降低,使数据维度降小。但实际上两者的区别是很大,他们的本质是完全不同的。 降维? 降低数据集中特征的维数,同时保持尽可能多的信息的技术被称为降维。...而ICA并不要求特征是正交的。如下图所示: 还有许多其他技术可以用于降维,包括多维缩放、自编码器等。技术的选择将取决于数据的具体特征和分析的目标。 特征选择?...在数据集中选择一个特征子集(也称为预测因子或自变量)用于机器学习模型的过程被称为特征选择。特征选择的目的是发现对预测目标变量(也称为响应变量或因变量)最相关和最重要的特征。...改进模型性能:通过从模型中删除不相关或多余的特征,可以提高模型的性能和准确性。 有许多可用的特征选择方法: 过滤方法:这些方法基于相关或相互信息等统计测量来选择特征。...为了为模型选择最优的特征子集,通常是尝试各种方法并比较结果。 降维与特征选择的区别 特征选择从数据集中选择最重要特征的子集,特征选择不会改变原始特征的含义和数值,只是对原始特征进行筛选。

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一张图对比指纹虹膜人脸等生物识别

指纹在胎儿时期就已经形成,并且此后基本保持不变。科学界一般认为,指纹的形成不仅受到遗传因素的影响,也被胎儿时期在母体里受到的各种随机的受力决定了指纹的唯一性。...科学统计也同样表明,即使存在血缘和遗传关系的两个人,比如双胞胎,他们的指纹并没有比随机两人的指纹表现出明显更高的相关性。通常我们将指纹中突起的纹路称为脊线,而将指纹的整体纹路称为脊线模式。...由于每个手指指纹的脊线模式唯一且不会改变,因此可以将指纹作为每个人身份的标志,用于身份的鉴别。 人脸识别,作为生物特征识别技术之一,是一种通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。...与指纹、虹膜、步态等其他生物特征识别技术相比,人脸识别有其无法比拟的优势,如对识别者不具侵犯性,更加直接、友好,使用者无任何心理障碍等。...同时,人脸识别与其他生物特征识别技术相比也有其劣势,这主要表现在人脸特征稳定性较差,可靠性、安全性较低,图像采集受各种外界条件影响较大,识别性能偏低等。

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完善测试匹配符号得到特征

CodeBuff, 0x100, fp); ​ ​ fclose(fp); delete[]CodeBuff; return TRUE; } 完善3: 封装一个偏移值,因为如果找到了特征但是得到的是特征的基址...,我们还要知道怎么从这个基址偏移得到我们想要的内容,所以这里就在字符串里面添加一些特征: 比如这里: image.png 要往下偏移,也就是+地址,+8个byte才得到我们想要的地址,那么我们就可以把字符串写成这样...temp, Flag)) { vc.push_back(temp); } ​ } 完善4: 一个文件里面肯定有很多内容,需要把整个文件的字符串提出来,然后分割,然后把特征拿去匹配...总结 通过匹配特征,这里机器特征硬编码不区分。...然后通过匹配到的特征(因为特征必须来多一点,不然很容易有相同的),特征里面有一些值是会变的就采用模糊匹配来实现,然后得到特征匹配上了的首地址,再通过字符串里面的首地址偏移,得到了要的数据的起始地址

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MyCCL特征定位原理学习

如果特征不在之前的某几块的范围内的话,那杀软在查杀的时候也不会杀除这些文件,因此前几块那些不包含特征的块文件就会在查杀的时候被保留下来。...则说明这个块文件多露出的那一块原始数据包含了病毒特征。...我们定位特征的位置,既不能说是看被查出有毒的,也不能说是没被查出有毒的。准确说是第一个被查出有毒的。第一此被查出有毒的那个区段就是特征的一个范围。...因为现在的杀毒软件一般是复合定位,也就是说多特征定位,而且发现任何一处特征就能确定出病毒来,所以MyCCL在确定出一处特征(这里是第二个文件块)时,会提醒用户要不要继续分析。...点击特征区间,会出现我们之前找到的特征范围。

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PE格式:实现PE文件特征识别

0BOOL ret = IsPeFile(lpMapAddress, 0);printf("是否为PE文件: %d \n", ret);system("pause");return 0;}判断PE文件特征...= IMAGE_NT_SIGNATURE)return FALSE;}return TRUE;}// 扫描特征对比void GetPeSignature(LPCWSTR FilePath){typedef...[32 + 1]; // 存储特征大小32,其中的1是结束符.}SIGN, *pSIGN;// 定义特征特征描述信息,你可以自己去提取一段特征SIGN Sign[2] = {{"Microsoft..., NULL, FILE_BEGIN);// 读取目标程序指定位置的特征到内存中ReadFile(hFile, buffer, sizeof(buffer), &dwNum, NULL);// 对比内存中两个特征是否相等...,然后按照我写好的格式进行增加,例如我是用vs2013编译的,那么检测结果就可能会是vs2013,特征的提取应尽量保证一致性。

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驱动开发:内核特征搜索函数封装

在前面的系列教程如《驱动开发:内核枚举DpcTimer定时器》或者《驱动开发:内核枚举IoTimer定时器》里面LyShark大量使用了特征定位这一方法来寻找符合条件的汇编指令集,总体来说这种方式只能定位特征较小的指令如果特征值扩展到...如下是一段特征搜索片段,可以看到其实仅仅只是将上章中的搜索方式变成了一个SearchSpecialCode函数,如下函数,用户传入一个扫描起始地址以及搜索特征的字节数组,即可完成搜索工作,具体的参数定义如下...pSearchBeginAddr 扫描的内存(内核)起始地址ulSearchLength 需要扫描的长度pSpecialCode 扫描特征,传入一个UCHAR类型的字节数组ulSpecialCodeLength...判断地址是否有效 if (FALSE == MmIsAddressValid((PVOID)(i + j))) { break; } // 匹配特征...图片我们首先通过MmGetSystemRoutineAddress得到IoInitializeTimer首地址,然后在偏移长度为0x7e范围内搜索特征48 8d 0d特征,其代码可以总结为如下样子。

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PE格式:实现PE文件特征识别

= IMAGE_NT_SIGNATURE) return FALSE; } return TRUE; } // 扫描特征对比 void GetPeSignature(LPCWSTR FilePath...// 存储检测文件偏移地址 BYTE VirusSign[32 + 1]; // 存储特征大小32,其中的1是结束符. }SIGN, *pSIGN; // 定义特征特征描述信息,你可以自己去提取一段特征...,这里循环两次从零开始 for (int x = 0; x <= 2; x++) { // 将待检测程序的文件指针指向特征的偏移位置 SetFilePointer(hFile, Sign[...dwNum, NULL); // 对比内存中两个特征是否相等 if (memcmp(Sign[x].VirusSign, buffer, 32) == 0) { printf("检测结果...,然后按照我写好的格式进行增加,例如我是用vs2013编译的,那么检测结果就可能会是vs2013,特征的提取应尽量保证一致性。

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对比学习 | 结合图的结构信息和节点特征的图对比学习

最近,对比学习(CL)已成为一种无监督的图表示学习的非常热门的方法。大多数图CL方法首先在输入图上进行随机扩充,得到两个视图,并使两个视图的表示一致性最大化。...但是,大多数现有方法采用统一的数据增强方案,例如统一减少边和shuffle特征,导致性能欠佳。...在本文中,作者提出了一种新的具有自适应增强的图对比表示学习方法,该方法结合了图的拓扑和语义方面的各种先验。 具体来说,在拓扑级别,本文基于节点中心性度量设计增强以突出重要的连接结构。...拓扑属性考虑了: degree centrality eigenvector centrality PageRank centrality 在节点属性级别上,通过向不重要的节点特征添加更多噪声来破坏节点特征...实验表明,提出的方法始终优于现有的最新方法,甚至超过了一些监督学习的对应方法,这证明了采用自适应增强的对比框架的有效性。 ?

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Python 的高级特征你知多少?来对比看看

本文中,作者列举了 Python 中五种略高级的特征以及它们的使用方法,快来一探究竟吧! ? Python 是一种美丽的语言,它简单易用却非常强大。但你真的会用 Python 的所有功能吗?...任何编程语言的高级特征通常都是通过大量的使用经验才发现的。比如你在编写一个复杂的项目,并在 stackoverflow 上寻找某个问题的答案。...下面是 Python 的 5 种高级特征,以及它们的用法。 Lambda 函数 Lambda 函数是一种比较小的匿名函数——匿名是指它实际上没有函数名。...这是 Python 的众多特征之一,这些特征使它成为一种干净、简单的编程语言。 Map 函数 Map() 是一种内置的 Python 函数,它可以将函数应用于各种数据结构中的元素,如列表或字典。

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Python的高级特征你知多少?来对比看看

本文中,作者列举了 Python 中五种略高级的特征以及它们的使用方法,快来一探究竟吧! ? Python 是一种美丽的语言,它简单易用却非常强大。但你真的会用 Python 的所有功能吗?...任何编程语言的高级特征通常都是通过大量的使用经验才发现的。比如你在编写一个复杂的项目,并在 stackoverflow 上寻找某个问题的答案。...下面是 Python 的 5 种高级特征,以及它们的用法。 Lambda 函数 Lambda 函数是一种比较小的匿名函数——匿名是指它实际上没有函数名。...这是 Python 的众多特征之一,这些特征使它成为一种干净、简单的编程语言。 Map 函数 Map() 是一种内置的 Python 函数,它可以将函数应用于各种数据结构中的元素,如列表或字典。

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