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近年来随着Web应用技术的不断进步和发展,针对Web应用业务的需求越来越多,随之而来的Web应用安全攻击也呈上升趋势.目前针对网络攻击的防护技术手段也是层出不穷,但一般都是事前检测和事中防护,事后检测维护的则相应比较少.在网络中心有大量的服务器设备,Web日志文件作为服务器的一部分,详细记录设备系统每天发生的各种各样的事件,如客户端对服务器的访问请求记录、黑客对网站的入侵行为记录等,因此要想有效的管理维护设备和在攻击事件发生后及时的降低风险,分析审计日志对于事后检测和维护设备的安全是非常必要的.基于此,文章主要对基于Web应用安全日志审计系统进行研究和设计,日志审计系统主要分为三个子系统:日志采集子系统、分析引擎子系统和日志告警子系统.日志采集子系统采用多协议分析对日志进行收集,并进行相应的日志规范化和去重等处理.分析引擎子系统采用规则库和数理统计的方法,对日志特征进行提取和设置相应的统计量参数,进行比较分析.日志告警子系统则是主要配置相应策略并下发任务,对于审计结果进行界面展示或生成报告并以邮件的方式发送给用户等. 相似文献
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分析了沙特油田对ZJ70钻机的招标要求,根据甲方作业管理体系,并结合招标书的具体需求,分别从设备安全、作业效能、环保,提出了钻机成套整改的技术要求,建立了钻机成套清单,并将研究成果应用于钻机关键设备设施的选型与成套,满足了甲方的招标要求。 相似文献
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目的 阐明天然维生素E 对降脂药辛伐他汀代谢的影响。 方法 12 名男性健康志愿者, 随机分两组, 采用两阶段双周期交叉设计。一组口服天然维生素E 600 mg d, 另一组空白对照。连续14 d, 在第15 天两组均同时口服辛伐他汀40 mg 。在0 、0.25 、0.5 、0.75、1 、1.5、2、2.5、3 、4 、6 、8 、12 、24 h 采5 mL 外周静脉血, 洗脱4 周交叉进行下阶段试验。采血后0.5 h 内进行离心和分离血浆, 运用HPLC-MS-MS 分别测定血浆中辛伐他汀总药物浓度、辛伐他汀酸药物浓度, 分析比较不同处理组间药代动力学参数的差异。 结果 天然维生素E 服用组辛伐他汀、辛伐他汀酸血浆药物浓度显著降低。天然维生素E 服用组与空白对照组之间辛伐他汀曲线下面积AUC(0~24h) 和峰浓度Cmax 之间的差异有统计学意义(P <0.05) 。天然维生素E 服用组与空白对照组辛伐他汀酸曲线下面积AUC(0~24h) 和峰浓度Cmax 之间的差异也有统计学意义(P <0.05) 。 结论 天然维生素E明显加快了辛伐他汀的清除速度, 辛伐他汀与天然维生素E 同时服用有可能产生药物相互作用,降低其降脂效果, 导致不良反应。 相似文献
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提出一种新的步态特征提取方法,首先利用坎尼算子提取前端腿部的边缘线,并对底部可能产生的误差点进行剔除;接着计算每两帧之间腿部边缘线每个像素点前进的位移,作为原始步态特征;然后,对步态特征进行远近归一化处理,消除被拍摄对象与拍摄镜头之间因距离不同所产生的影响;最后运用主成分分析,将特征空间维度由60维降到3~4维。在识别阶段,用归一化欧式距离计算样本之间的相似程度。提出的这种新的步态特征提取算法在3个人每人4个序列的小样本纯数据库上用最近标本分类器验证所提算法的性能,正确分类率为83.33%;在5个人每人4个序列的小样本混合数据库上,正确分类率为55%。 相似文献
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从排污水平、投资水平和总体效益水平对鞍钢大气污染控制的现状进行了分析评价,建立了八组投资费用函数、二组离散型费用表,并在IBM—PC/XT微机上开发了一套具有计算(Turbo-Basic)、输出作图(HPG)的计算机应用程序。结合大气污染控制技术经济综合分析的具体特点,提出了两种综合评价模型——“交互矩阵法”和“综合指数法”,并对烧结、炼钢工艺大气污染控制设施进行了综合评价,结果与实际情况基本符合。 相似文献
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在计算机视觉领域中,语义分割是场景解析和行为识别的关键任务,基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法已经取得突破性进展。语义分割的任务是对图像中的每一个像素分配所属的类别标签,属于像素级的图像理解。目标检测仅定位目标的边界框,而语义分割需要分割出图像中的目标。本文首先分析和描述了语义分割领域存在的困难和挑战,介绍了语义分割算法性能评价的常用数据集和客观评测指标。然后,归纳和总结了现阶段主流的基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法的国内外研究现状,依据网络训练是否需要像素级的标注图像,将现有方法分为基于监督学习的语义分割和基于弱监督学习的语义分割两类,详细阐述并分析这两类方法各自的优势和不足。本文在PASCAL VOC(pattern analysis, statistical modelling and computational learning visual object classes)2012数据集上比较了部分监督学习和弱监督学习的语义分割模型,并给出了监督学习模型和弱监督学习模型中的最优方法,以及对应的MIoU(mean intersection-over-union)。最后,指出了图像语义分割领域未来可能的热点方向。 相似文献