特征分析专题
基于IPv6的下一代网络技术的特征分析
1.引言 随着IPv4地址的耗尽，以及网络接入用户的不断庞大，向IPv6过渡已经是势在必行，IPv6作为新一代的网络协议，不仅具有海量的IP地址资源，而且由于其数据包可以更大，从而实现更可靠、更快速地进行数据的传输，同时通过在数据报头中添加流标记和业务级别大大地改善QoS，且任何设备接入IPv6后即可获取相应的设置，大大地简化用户操作，满足移动性等要求，最重要的一点是，IPv6通过I
Java框架Shiro、漏洞工具利用、复现以及流量特征分析
Shiro流量分析 前言 博客主页： 靶场：Vulfocus 漏洞威胁分析平台 Shiro（Apache Shiro）是一个强大且灵活的开源安全框架，专为Java应用程序提供安全性解决方案。它由Apache基金会开发和维护，广泛应用于企业级应用程序和Web应用程序中。Shiro的设计目标是简化应用程序的安全性配置和开发过程，提供易于使用的API和丰富的功能。 本文主要介绍了Java
玄机——第六章 流量特征分析-waf 上的截获的黑客攻击流量 wp
文章目录 一、前言二、概览简介 三、参考文章四、步骤（解析）步骤#1.1黑客成功登录系统的密码 flag{xxxxxxxxxxxxxxx} 步骤#1.2黑客发现的关键字符串 flag{xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx} 步骤#1.3黑客找到的数据库密码 flag{xxxxxxxxxxxxxxxx} 一、前言 题目链接：第六章 流量特征分析-
玄机平台流量特征分析-蚁剑流量分析
前言 蚁剑的流量特征 (1)每个请求体都存在@ini_set(“display_errors”, “0”);@set_time_limit(0)开头。并且后面存在base64等字符 (2)响应包的结果返回格式为： 随机数 响应内容 随机数 看一下题目要求 步骤1.1 这里要求我们找到木马的连接密码，我们先http筛选一下。 直接看第一个post请求包，右键http追踪流
玄机平台流量特征分析-常见攻击事
前言 熟悉常见的攻击流量特征，我们就可以通过主机的一个流量情况来判断主机遭受了何种攻击。这里来看看玄机平台的一道题目。 步骤1.1 这里需要我们找出恶意扫描者，也就是黑客的ip。下载好附件之后用wiresharke打开，直接筛选http协议的流量。 大概浏览一下，发现14.0.0.120这个ip大概率在扫描网站的目录。第一个flag就是这个 flag{14.0.0.120} 步
【玄机-应急平台】第六章 流量特征分析-常见攻击事件 tomcat
【玄机-应急平台】第六章 流量特征分析-常见攻击事件 tomcat 前言：1、在web服务器上发现的可疑活动,流量分析会显示很多请求,这表明存在恶意的扫描行为,通过分析扫描的行为后提交攻击者IP flag格式：flag{ip}，如：flag{127.0.0.1}2、找到攻击者IP后请通过技术手段确定其所在地址 flag格式: flag{城市英文小写}3、哪一个端口提供对web服务器管理面板的
【玄机-应急平台】第六章 流量特征分析-waf上的截获的黑客攻击流量
【玄机-应急平台】第六章 流量特征分析-waf上的截获的黑客攻击流量 前言：1.黑客成功登录系统的密码 flag{xxxxxxxxxxxxxxx}2.黑客发现的关键字符串 flag{xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx}3.黑客找到的数据库密码 flag{xxxxxxxxxxxxxxxx}总结： 前言： 一个不错的应急平台可以练习，感谢玄机应急平台，
常见webshell工具及特征分析
前言 在工作中经常会遇到各种websehll，黑客通常要通过各种方式获取 webshell，从而获得企业网站的控制权，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，下面以常见的四款webshell进行分析，对工具连接流量有个基本认识。 Webshell简介 webshell就是以asp、php、jsp或者cgi等网页文件形式存在的一种代码执行环境，主要用于网站
【Python特征工程系列】一文教你使用PCA进行特征分析与降维（案例+源码）
这是我的第287篇原创文章。 一、引言 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的降维技术，它通过线性变换将原始特征转换为一组线性不相关的新特征，称为主成分，以便更好地表达数据的方差。 在特征重要性分析中，PCA 可以用于理解数据中最能解释方差的特征，并帮助识别对目标变量影响最大的特征。可以通过查看PCA的主成分（
Python深度学习车辆特征分析系统（V2.0），附源码
博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌ 🍅文末获取源码联系🍅 👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到哟 2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅ Java项目精品实战案例《100套》 Java微信小程序项目实战《
Python基于深度学习的车辆特征分析系统（V2.0），附源码
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【机器学习】数据探索(Data Exploration)---数据质量和数据特征分析
一、引言 在机器学习项目中，数据探索是至关重要的一步。它不仅是模型构建的基础，还是确保模型性能稳定、预测准确的关键。数据探索的过程中，数据质量和数据特征分析占据了核心地位。数据质量直接关系到模型能否从数据中提取有效信息，而数据特征分析则决定了模型能否准确捕捉数据的内在规律和模式。 高质量的数据能够减少模型训练时的噪声干扰，提高模型的泛化能力。相反，如果数据中存在大量错误、重复或缺失的值
pandas库入门之数据特征分析 北理工嵩天老师python数据分析与展示 单元8随堂笔记
pandas库入门之数据特征分析 北理工嵩天老师python数据分析与展示 单元8随堂笔记 1. 数据的排序 1.1 对一组数据的理解 一组数据表达一个或多个含义 摘要：在数据形成过程中一些结果。即有损地提取数据特诊的过程 通过摘要我们能获得数据的： * 基本统计（含排序） * 分布/累计统计 * 数据特征(相关性，周期性等) * 数据挖掘（形成知识） 1.2 Pandas库的数据排序
(9)MATLAB 特征分析
常用的简单区域描绘： 周长，面积，致密性，质心，灰度均值，灰度中值，包含区域最小矩形，最小或最大灰度级，大于或小于均值的像素数，欧拉数。 函数regionprops 用于 简单区域的描绘。 I = imread('../bw_mouth.bmp'); %读入二值图像Il = bwlabel(I); %标注连通区，得到标记矩阵IlD = regionprops(Il, 'a
matlab数据挖掘学习篇----数据特征分析
3.2.1 分布分析 1.定量数据的分布分析 （1）求极差 （2）决定组距与组数 （3）决定分点 （4）列出频率分布表 （5）绘制频率直方图 2.定性数据的分布分析 饼图和条形图 3.2.2 数据的对比分析 1.绝对数比较 2.相对数比较 结构相对数、比例相对数、比较相对数、强度相对数、计划完成程度相对数、动态相对数 3.2.3 统计量分析 1.集中趋势度量 均值、
【密文特征分析】加密类型判断
1、代码 import reimport sysimport requestsdef post_url(data):"""其实就是把「https://www.dcode.fr/cipher-identifier」网站的功能，改成接口形式之所以改成接口，是因为网站加载有些慢，很多不必要加载很是浪费时间:param data: 需要判断的密码字符串:return: 网站的返回分析数据"""sess
数据分析实战 | K-means算法——蛋白质消费特征分析
目录 一、数据及分析对象 二、目的及分析任务 三、方法及工具 四、数据读入 五、数据理解 六、数据准备 七、模型训练 编辑 八、模型评价 九、模型调参与预测 一、数据及分析对象 txt文件——“protein.txt”，主要记录了25个国家的9个属性，主要属性如下： （1）ID：国家的ID。 （2）Country（国家类别）：该数据涉及25个欧洲国家肉类和其他食品之
bp神经网络图像特征提取,神经网络提取特征分析
神经网络需要特征提取吗 谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创 哪些神经网络可以用在图像特征提取上 BP神经网络、离散Hopfield网络、LVQ神经网络等等都可以写作猫。 1.BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。 BP网络能
基于Python的网络爬虫及数据处理---智联招聘人才招聘特征分析与挖掘的算法实现
收藏和点赞，您的关注是我创作的动力 文章目录 概要 一、研究背景与意义二、数据采集2.1 采集需求2.2 网页分析2.3 数据爬取 三、数据可视化以及研究结果3.1 可视化的实现3.2 研究结果 四、总结六、 目录 概要 随着科学技术的发展，人类进入了互联网时代，不仅数据量庞大，而且数据种类繁多，Python简单易学, 语法清晰，在数据操作方面有着一定优势，成为了数据采集和
PSP - 蛋白质复合物结构预测 模版配对(Template Pair) 逻辑的特征分析
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/134328447 在 蛋白质复合物结构预测 的过程中，模版 (Template) 起到重要作用，提供预测结果的关于三维结构的先验信息，在多链的情况，需要进行模版配对，即 Template Pair，核心函数是 t
讲透学烂二叉树(二)：图中树的定义各类型树的特征分析
日常中我们见到的二叉树应用有，Java集合中的TreeSet和TreeMap，C++ STL中的set、map，以及Linux虚拟内存的管理，以及B-Tree，B+-Tree在文件系统，都是通过红黑树去实现的。虽然之前写过《再谈堆排序：堆排序算法流程步骤透解—最大堆构建原理》但是二叉树的基本性质，对我来说，从入门到放弃是搞了好几回。 树的基本概念 树（Tree）：树是一种数据结构，可以表示层次
干货 | 20个Python教程，掌握时间序列的特征分析（附代码）
点击上方“Python数据之道”，选择“星标公众号” 收藏文章的同时，不要忘记「在看」 作者 | Selva Prabhakaran 译者 | Tianyu 编辑 | Jane 来源 | AI科技大本营（ID: rgznai100） 【导语】时间序列是指以固定时间为间隔的序列值。本篇教程将教大家用 Python 对时间序列进行特征分析。 1、什么是时间序列？ 时间序列是指以固定时
时间序列学习 经典案例（5）【stability_selection】股票数据特征分析与特征选择
0.环境配置 本文用到的环境是： jupyter 略python 3.9stability_selection 略，见下文。scikit-learn 1.2.2seaborn 0.12.2pandas 1.3.5numpy 1.22.3matplotlib 3.6.3tushare 1.2.89baostock 00.8.80yfinance 0.2.18 1.stability_selec
Pandas数据处理分析系列6-数据特征分析
Pandas 数据特征分析 在前面章节学习了Pandas 两种数据结构Series、DataFrame，及Pandas如何读取Excel数据格式文件，数据预览、数据清洗及数据提取，接下来了解这些数据征分析。在实际工作中，财务、金融、制造业等数据，需从不同维度的指标进行分析，如合计数、最大数、最小数、平均数等，了解数据的差异，那使用Pandas如何分析？ Pandas </
电路实验一阶电路误差分析_汽车电路的特征分析，初学电路必知
为了使汽车的用电设备工作，应根据它们各自的工作特性和相互间的内在联系，用导线和车体把电源、电路保护装置、控制器件以及用电设备等装置连接起来，构成能使电流流通的路径，这种路径称为汽车电路 ▼ 汽车电路 ▲ 现代汽车电气与电子设备虽然种类繁多，功能各异，但是其线路都应遵循一定的原则，了解这些原则对进行汽车电路分析是很有帮助的。下面对汽车电路的特征进行简单归纳分析。 1. 电源及接线方法特征 1
Python特征分析重要性的常用方法
前言 特征重要性分析用于了解每个特征(变量或输入)对于做出预测的有用性或价值。目标是确定对模型输出影响最大的最重要的特征，它是机器学习中经常使用的一种方法。 为什么特征重要性分析很重要? 如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。有些可能是冗余的或不相关的，这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。 特征