基于深度学习的网络入侵检测研究综述

(完整版)深度神经网络及目标检测学习笔记(2)

深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别，包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面，人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就，毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的）。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。本文是一篇学习笔记，以深度优先的思路，记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。一、神经网络 1.1 神经元和神经网络神经元是生物学概念，用数学描述就是：对多个输入进行加权求和，并经过激活函数进行非线性输出。由多个神经元作为输入节点，则构成了简单的单层神经网络（感知器），可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作，比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层（两层以上）神经网络，就是所谓的深度神经网络。神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来“这是苹在父母一遍遍的重复中学习训练的过程就好像是刚出生的婴儿，设置。．果”、“那是汽车”。有人说，人工智能很傻嘛，到现在还不如三岁小孩。其实可以换个角度想：刚出生婴儿就好像是一个裸机，这是经过几十万年的进化才形成的，然后经过几年的学习，就会认识图片和文字了；而深度学习这个“裸机”用了几十年就被设计出来，并且经过几个小时的“学习”，就可以达到这个水平了。 1.2 BP算法神经网络的训练就是它的参数不断变化收敛的过程。像父母教婴儿识图认字一样，给神经网络看一张图并告诉它这是苹果，它就把所有参数做一些调整，使得它的计算结果比之前更接近“苹果”这个结果。经过上百万张图片的训练，它就可以达到和人差不多的识别能力，可以认出一定种类的物体。这个过程是通过反向传播（Back Propagation，BP）算法来实现的。建议仔细看一下BP算法的计算原理，以及跟踪一个简单的神经网络来体会训练的过程。

入侵检测技术综述

入侵检测技术综述胡征兵1Shirochin V.P.2 乌克兰国立科技大学摘要 Internet蓬勃发展到今天，计算机系统已经从独立的主机发展到复杂、互连的开放式系统，这给人们在信息利用和资源共享上带来了很大的便利。由Internet来传递和处理各种生活信息，早已成为人们重要的沟通方式之一，随之而来的各种攻击事件与入侵手法更是层出不穷，引发了一系列安全问题。本文介绍现今热门的网络安全技术-入侵检测技术，本文先讲述入侵检测的概念、模型及分类，并分析了其检测方法和不足之处，最后说描述了它的发展趋势及主要的IDS公司和产品。关键词入侵检测入侵检测系统网络安全防火墙 1 引言随着个人、企业和政府机构日益依赖于Internet进行通讯，协作及销售。对安全解决方案的需求急剧增长。这些安全解决方案应该能够阻止入侵者同时又能保证客户及合作伙伴的安全访问。虽然防火墙及强大的身份验证能够保护系统不受未经授权访问的侵扰，但是它们对专业黑客或恶意的经授权用户却无能为力。企业经常在防火墙系统上投入大量的资金，在Internet入口处部署防火墙系统来保证安全，依赖防火墙建立网络的组织往往是“外紧内松”，无法阻止内部人员所做的攻击,对信息流的控制缺乏灵活性，从外面看似非常安全，但内部缺乏必要的安全措施。据统计，全球80%以上的入侵来自于内部。由于性能的限制，防火墙通常不能提供实时的入侵检测能力，对于企业内部人员所做的攻击，防火墙形同虚设。入侵检测是对防火墙及其有益的补充，入侵检测系统能使在入侵攻击对系统发生危害前，检测到入侵攻击，并利用报警与防护系统驱逐入侵攻击。在入侵攻击过程中，能减少入侵攻击所造成的损失。在被入侵攻击后，收集入侵攻击的相关信息，作为防范系统的知识，添加入知识库内，增强系统的防范能力，避免系统再次受到入侵。入侵检测被认为是防火墙之后的第二道安全闸门，在不影响网络性能的情况下能对网络进行监听，从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护,大大提高了网络的安全性[1]。 2 入侵检测的概念、模型入侵检测（Intrusion Detection，ID）, 顾名思义，是对入侵行为的检测。它通过收集和分析计算机网络或计算机系统中若干关键点的信息，检查网络或系统中是否存在违反安全策略的行为和被攻击的迹象。进行入侵检测的软件与硬件的组合便是入侵检测系统（Intrusion Detection System,IDS）。入侵检测的研究最早可以追溯到詹姆斯·安德森[1]在1980年为美国空军做的题为《计算机安全威胁监控与监视》的技术报告，第一次详细阐述了入侵检测的概念。他提出了一种对计算机系统风险和威胁的分类方法，并将威胁分为外部渗透、内部渗透和不法行为三种，还提出了利用审计跟踪数据监视入侵活动的思想。他的理论成为入侵检测系统设计及开发的基础 , 他的工作成为基于主机的入侵检测系统和其它入侵检测系统的出发点。 Denning[2]在1987年所发表的论文中，首先对入侵检测系统模式做出定义：一般而言，入侵检测通过网络封包或信息的收集，检测可能的入侵行为，并且能在入侵行为造成危害前及时发出报警通知系统管理员并进行相关的处理措施。为了达成这个目的，入侵检测系统应包含3个必要功能的组件：信息来源、分析引擎和响应组件。 ●信息来源（Information Source）：为检测可能的恶意攻击，IDS所检测的网络或系统必须能提供足够的信息给IDS，资料来源收集模组的任务就是要收集这些信息作为IDS分析引擎的资料输入。 ●分析引擎（Analysis Engine）：利用统计或规则的方式找出可能的入侵行为并将事件提供给响应组件。 ●响应模组（Response Component）：能够根据分析引擎的输出来采取应有的行动。通常具有自动化机制，如主动通知系统管理员、中断入侵者的连接和收集入侵信息等。 3 入侵检测系统的分类入侵检测系统依照信息来源收集方式的不同，可以分为基于主机（Host-Based IDS）的和基于网络（Network-Based IDS）；另外按其分析方法可分为异常检测（Anomaly Detection,AD）和误用检测（Misuse Detection,MD），其分类架构如图1所示：图 1. 入侵检测系统分类架构图

定向网络爬虫开题报告

山东科技大学本科毕业设计（论文）开题报告题目网络爬虫定向爬取?脚本之家?文本信息学院名称信息科学与工程学院专业班级计算机科学与技术2012级2班学生姓名包志英学号 201201050201 指导教师赵中英填表时间：二0一六年三月二十八日

下，并不能很稳定的工作，内存消耗随着程序的运行而不断增大，直到达到jvm 分配的上限而崩溃。很多时候，你只能做个权衡，每个webclient使用若干次后就把它回收，然后重新启动一个，这非常影响性能。Rhino对于javascript的支持并不好，实际使用中，会发现各种Exception，很多时候会导致无法渲染出想要的结果，这个htmlunit的又一大缺陷。随着版本的更新，能够渐次解决一些问题，但是好的程序员，还是应该自己读源码来尝试解决问题。 Phantomjs相比于htmlunit，对于js的支持更接近真实的浏览器，但是并发性能差，通过java的exec调用系统命令来启动，更加降低了性能。此外主流的浏览器都提供了相应的抓取支持，selenium可谓是一个集大成者，包含了上述的所有组件，以WebDriver的形式，适配各种爬虫组件，你可以用它操控浏览器自动抓取，当然，并发和性能的问题依然存在。爬虫开发的主要问题是性能和反封锁。很多时候，采用高并发高频率抓取数据是可行的，前提是目标站点没有采用任何反爬措施（访问频率限制、防火墙、验证码……）；更多时候，有价值的信息，一定伴随着严格的反爬措施，一旦ip 被封，什么组件都没戏了。你不得不维护一个代理IP池来解决这个问题，当然，这也带来了代理ip稳定性和速度的问题，这些问题都是无法回避的问题，我们需要针对具体的情况，采用对应的措施，以最大限度的完成爬虫爬取任务。目前，爬虫的需求呈爆炸式增长的趋势，这是当前各种互联网创新和大数据时代的新常态。火车和八爪鱼等团队看到了这一点，并率先开发了相对完备的爬虫产品，很多用户都在使用，但是更多的用户希望直接把爬虫抓取任务外包出去，因为他们不懂技术，工具的使用需要逾越技术的鸿沟，大部分用户并没有这个逾越鸿沟的打算。我相信像猪八戒这样的技术外包平台会活的越来越好，我也相信各个技术门类会不断聚集，形成相对独立的社区，P2P的社区平台将提供爬虫开发者和爬虫需求者更加通畅的交流渠道。目前，淘宝等平台上出现很多爬虫服务商，如 https://www.360docs.net/doc/f17951908.html,/item.htm?spm=a230r.1.14.4.10ZOWj&id=42659198536 &ns=1&abbucket=6#detail，这种定制开发的服务，增加了服务商的成本，服务往往是一次性的，满足了一个用户的需求，然而具有相似需求的用户，却很难有机会找到这个服务商，这就是为什么我们需要爬虫信息交流的平台。

网络入侵检测原理与技术

网络入侵检测原理与技术摘要：计算机网络技术的发展和应用对人类生活方式的影响越来越大，通过Internet人们的交流越来越方便快捷，以此同时安全问题也一直存在着，而人们却一直未给予足够的重视，结果连接到Internet上的计算机暴露在愈来愈频繁的攻击中，基于计算机、网络的信息安全问题已经成为非常严重的问题。关键词：入侵检测；入侵检测系统；入侵检测系统的原理、方法、技术一、网络入侵及其原因简单来说，网络安全问题可以分为两个方面： 1)网络本身的安全； 2)所传输的信息的安全。那么，我们之所以要进行网络入侵检测，原因主要有以下几个：1）黑客攻击日益猖獗 2）传统安全产品存在相当多的问题二、入侵检测原理、方法及技术 1、入侵检测概念入侵检测是指对潜在的有预谋的未经授权的访问信息、操作信息以及致使系统不可靠、不稳定或者无法使用的企图的检测和监视。它是对安全保护的一种积极主动地防御策略，它从计算机网络系统中的若干关键点收集信息，并进行相应的分析，以检查网路中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象。入侵检测被认为是防火墙之后第二道安全闸门，在不影响网路性能的前提下对网络进行监测，从而提供对内外部攻击和误操作的实时保护。 2、入侵检测模型

3、入侵检测原理根据入侵检测模型，入侵检测系统的原理可以分为以下两种： 1）异常检测原理该原理根据系统或者用户的非正常行为和使用计算机资源的非正常情况来检测入侵行为。异常检测原理根据假设攻击和正常的活动的很大的差异来识别攻击。首先收集一段正常操作的活动记录，然后建立代表用户、主机或网络连接的正常行为轮廓，再收集事件数据同时使用一些不同的方法来决定所检测到的事件活动是否正常。基于异常检测原理的入侵检测方法和技术主要有以下几种方法： a)统计异常检测方法； b)特征选择异常检测方法； c)基于贝叶斯推理异常的检测方法； d)基于贝叶斯网络异常检测方法； e)基于模式预测异常检测方法。其中比较成熟的方法是统计异常检测方法和特征选择异常检测方法，对这两种方法目前已有由此而开发成的软件产品面市，而其他方法都还停留在理论研究阶段。异常检测原理的优点：无需获取攻击特征，能检测未知攻击或已知攻击的变种，且能适应用户或系统等行为的变化。异常检测原理的缺点：一般根据经验知识选取或不断调整阈值以满足系统要求，阈值难以设定；异常不一定由攻击引起，系统易将用户或系统的特殊行为(如出错处理等)判定为入侵，同时系统的检测准确性受阈值的影响，在阈值选取不当时，会产生较多的检测错误，造成检测错误率高；攻击者可逐渐修改用户或系统行为的轮廓模型，因而检测系统易被攻击者训练；无法识别攻击的类型，因而难以采取适当的措施阻止攻击的继续。 2）误用检测原理误用检测，也称为基于知识或基于签名的入侵检测。误用检测IDS根据已知攻击的知识建立攻击特征库，通过用户或系统行为与特征库中各种攻击模式的比较确定是否发生入侵。常用的误用检测方法和技术主要有： a)基于专家系统的检测方法； b)基于状态转移分析的检测方法； c)基于条件的概率误用检测方法； d)基于键盘监控误用检测方法； e)基于模型误用检测方法。误用检测技术的关键问题是：攻击签名的正确表示。误用检测是根据攻击签名来判断入侵的，如何用特定的模式语言来表示这种攻击行为，是该方法的关键所在。尤其攻击签名必须能够准确地表示入侵行为及其所有可能的变种，同时又不会把非入侵行为包含进来。由于大部分的入侵行为是利用系统的漏洞和应用程序的缺陷进行攻击的，那么通过分析攻击过程的特征、条件、排列以及事件间的关系，就可具体描述入侵行为的迹象。 4、入侵检测方法 1）基于概率统计的检测该方法是在异常入侵检测中最常用的技术，对用户行为建立模型并根据该模型，当发现出现可疑行为时进行跟踪，监视和记录该用户的行为。优越性在于理论成熟，缺点是匹配用

入侵检测技术概述

入侵检测技术概述孟令权李红梅黑龙江省计算中心摘要本文概要介绍了当前常见的网络安全技术——入侵检测技术，论述了入侵检测的概念及分类，并分析了其检测方法和不足之处．最后描述了它的发展趋势及主要的IDS公司和产品。关键词入侵检测；网络；安全；IDS 1 引言入侵检测技术是为保证计算机系统的安全而设计与配置的一种能够及时发现并报告系统中未授权或异常现象的技术，是一种用于检测计算机网络中违反安全策略行为的技术。违反安全策略的行为有：入侵——非法用户的违规行为；滥用——用户的违规行为。 2 入侵检测的概念入侵检测(I n t r u s i o n D e t e c t i o n ，I D ) ，顾名思义，是对入侵行为的检测。它通过收集和分析计算机网络或计算机系统中若干关键点的信息，检查网络或系统中是否存在违反安全策略的行为和被攻击的迹象。进行入侵检测的软件与硬件的组合便是入侵检测系统(Intrusion Detection SystemIDS ) 。 3 入侵检测系统的分类入侵检测系统(I D S ) 依照信息来源收集方式的不同，可以分为基于主机(H o s t-Based IDS ) 的和基于网络(Netwo r k-BasedIDS ) ；另外按其分析方法可分为异常检测(Anomaly Detection ，AD ) 和误用检测(Misuse Detection ，M D ) 。 3 ．1主机型入侵检测系统基于主机的入侵检测系统是早期的入侵检测系统结构，其检测的目标主要是主机系统和系统本地用户，检测原理是根据主机的审计数据和系统日志发现可疑事件。检测系统可以运行在被检测的主机或单独的主机上。其优点是：确定攻击是否成功；监测特定主机系统活动，较适合有加密和网络交换器的环境，不需要另外添加设备。其缺点：可能因操作系统平台提供的日志信息格式不同，必须针对不同的操作系统安装不同类型的入侵检测系统。监控分析时可能会曾加该台主机的系统资源负荷．影响被监测主机的效能，甚至成为入侵者利用的工具而使被监测的主机负荷过重而死机。 3 ．2 网络型入侵检测系统网络入侵检测是通过分析主机之间网线上传输的信息来工作的。它通常利用一个工作在“混杂模式”(PromiscuousMode) 下的网卡来实时监视并分析通过网络的数据流。它的分析模块通常使用模式匹配、统计分析等技术来识别攻击行为。其优点是：成本低；可以检测到主机型检测系统检测不到的攻击行为；入侵者消除入侵证据困难；不影响操作系统的性能；架构网络型入侵检测系统简单。其缺点是：如果网络流速高时可能会丢失许多封包，容易让入侵者有机可乘；无法检测加密的封包对干直接对主机的入侵无法检测出。 3 ．3混和入侵检测系统主机型和网络型入侵检测系统都有各自的优缺点，混和入侵检测系统是基于主机和基于网络的入侵检测系统的结合，许多机构的网络安全解决方案都同时采用了基于主机和基于网络的两种入侵检测系统，因为这两种系统在很大程度上互补，两种技术结合。能大幅度提升网络和系统面对攻击和错误使用时的抵抗力，使安全实施更加有效。 3 ． 4 误用检测

(完整版)深度神经网络全面概述

深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。论文地址：https://https://www.360docs.net/doc/f17951908.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。读者将从本文中了解到以下概念：理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。一、导语深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU)，已经成为许多DNN 处理的砥柱，但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。该论文的结构如下：

网络入侵检测技术

网络入侵检测技术一、入侵检测发展史 1980年，在James P. Anderson 的文章“Computer Security Threat Monitoring and Surveillance”中[1]，“入侵检测”的概念首次被提出。为开发基于主机的IDS提供了最初的理论基础。 1985年，美国国防部计算机安全中心（NCSC）正式颁布了《可信任的计算机系统评估标准》（Trusted Computer System Evalution Criteria, TCSEC）。TCSEC为预防非法入侵定义了四类七个安全级别。由低到高分别是D、C1、C2、B1、B2、B3、A1，规定C2以上级别的操作系统必须具备审计功能，并记录日志。TCSEC标准的发布对操作系统、数据库等方面的安全发展起到了很大的推动作用，是信息安全发展史上的一个里程碑。 1988年，莫里斯（Morris）蠕虫感染了Internet上近万台计算机，造成Internet持续两天停机。美国空军、国家安全局、加州大学戴维斯分校等开展对分布式入侵检测系统（DIDS）的研究，将基于主机和基于网络的检测方法集成到一起1990年，加州大学戴维斯分校的L.T.Heberlein等人提出了基于网络的入侵检测概念，即将网络数据流作为审计数据来追踪可疑的行为。 1992年，加州大学的Koral llgun开发出实时入侵检测系统USTAT（a State Transition Analysis Tool for UNIX）。他们提出的状态转换分析法，使用系统状态与状态转换的表达式描述和检测已知的入侵手段，使用反映系统状态转换的图表直观地记载渗透细节。 1994年，普渡大学计算机系COAST实验室的Mark Crosbie和Gene Spafford 研究了遗传算法在入侵检测中的应用。使用遗传算法构建的智能代理（Autonomous Agents）程序能够识别入侵行为，而且这些agents具有“学习”用户操作习惯的初步智能。

入侵检测技术的现状及未来

入侵检测技术的现状及未来【摘要】入侵检测能有效弥补传统防御技术的缺陷，近年来入侵检测系统已经成为网络安全的系统中的重要组成部分。本文在对当前主流入侵检测技术及系统进行详细研究分析的基础上，指出了入侵检测系统面临的问题和挑战。最后对入侵检测系统的未来发展方向进行了讨论，展望了应用人工智能技术的入侵检测系统、基于Android平台的入侵检测系统、基于云模型和支持向量机的特征选择方法等新方向。【关键词】网络安全；入侵检测；异常检测；智能技术 0.引言目前，在网络安全日趋严峻的情况下，解决网络安全问题所采用的防火墙、身份认证、数据加密、虚拟子网等一般被动防御方法已经不能完全抵御入侵。此时，研究开发能够及时准确对入侵进行检测并能做出响应的网络安全防范技术，即入侵检测技术（ID，Intrusion Detection），成为一个有效的解决途径。入侵检测作为一种积极主动地安全防护技术，已经成为网络安全领域中最主要的研究方向。 1.入侵检测概述 1.1入侵检测的基本概念入侵检测（Intrusion Detection），即是对入侵行为的检测。入侵是指潜在的、有预谋的、未被授权的用户试图“接入信息、操纵信息、致使系统不可靠或不可用”的企图或可能性。它通过从计算机网络或计算机系统的关键点收集信息，并对收集到的信息进行分析，从而发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象。而入侵检测系统则是入侵检测的软件与硬件的组合。 1.2入侵检测系统的通用模型 1987年Dorothy E Denning[1]提出了入侵检测的模型，首次将入侵检测作为一种计算机安全防御措施提出。该模型包括6个主要的部分：主体（Subjects）、对象（Objects）、审计记录（Audit Record）、活动档案（Active Profile）、异常记录（Anomaly Record ）、活动规则（Activity Rules）。 2.入侵检测系统采用的检测技术从技术上看，入侵可以分为两类：一种是有特征的攻击，它是对已知系统的系统弱点进行常规性的攻击；另一种是异常攻击。与此对应，入侵检测也分为两类：基于特征的（Signature-based即基于滥用的）和基于异常的（Anomaly-based，也称基于行为的）。

网络爬虫知识

网络爬虫 1.工作原理网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。基本步骤： 1）人工给定一个URL作为入口，从这里开始爬取。 2）用运行队列和完成队列来保存不同状态的链接。 3）线程从运行队列读取队首URL，如果存在，则继续执行，反之则停止爬取。 4）每处理完一个URL，将其放入完成队列，防止重复访问。 5）每次抓取网页之后分析其中的URL（URL是字符串形式，功能类似指针），将经过过滤的合法链接写入运行队列，等待提取。 6）重复步骤 3）、4）、5） 2.关键技术 1.对抓取目标的描述或定义 2.对网页或数据的分析与过滤 3.对URL的搜索策略

3.网页搜索策略 1.广度优先广度优先搜索策略是指在抓取过程中，在完成当前层次的搜索后，才进行下一层次的搜索。该算法的设计和实现相对简单。在目前为覆盖尽可能多的网页，一般使用广度优先搜索方法。也有很多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫中。其基本思想是认为与初始URL 在一定链接距离内的网页具有主题相关性的概率很大。另外一种方法是将广度优先搜索与网页过滤技术结合使用，先用广度优先策略抓取网页，再将其中无关的网页过滤掉。这些方法的缺点在于，随着抓取网页的增多，大量的无关网页将被下载并过滤，算法的效率将变低。 2.深度优先即从起始网页开始，选择一个URL，进入，分析这个网页中的URL，选择一个再进入。如此一个链接一个链接地深入追踪下去，处理完一条路线之后再处理下一条路线。该算法在设置抓取深度时很容易导致爬虫的陷入(trapped)问题，同时每深入一层，网页价值和PageRank都会相应地有所下降。这暗示了重要网页通常距离种子较近，而过度深入抓取到的网页却价值很低，所以目前常见的是广度优先和最佳优先方法，很少使用深度优先策略。 3.最佳优先最佳优先搜索策略按照一定的网页分析算法，预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关性，并选取评价最好的一个或几个URL进行抓取。它只访问经过网页分析算法预测为“有用”的网页。存在的一个问题是，在爬虫抓取路径上的很多相关网页可能被忽略，因为最佳优先策略是一种局部最优搜索算法。因此需要将最佳优先结合具体的应用进行改进，以跳出局部最优点。将在第4节中结合网页分析算法作具体的讨论。研究表明，这样的闭环调整可以将无关网页数量降低30%~90%。 4.网页分析算法 1.网络拓扑基于网页之间的链接，通过已知的网页或数据，来对与其有直接或间接链接关系的对象（可以是网页或网站等）作出评价的算法。又分为网页粒度、网站粒度和网页块粒度这三种。 a)网页粒度的分析算法

深度神经网络及目标检测学习笔记

深度神经网络及目标检测学习笔记ｈｔｔps://youtu.bｅ/MPU2ＨistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别,包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面,人工智能已经达到了３岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就,毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路,并且还在加速发展。道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路(至少目前看是正确的)。通过研究人类的视觉原理,计算机利用深度神经网络(ＤｅeｐＮｅuｒal Nｅtwork，NＮ)实现了对图片的识别,包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中,神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器(尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。本文是一篇学习笔记,以深度优先的思路,记录了对深度学习(Deｅp Learning）的简单梳理,主要针对计算机视觉应用领域。一、神经网络１．1 神经元和神经网络神经元是生物学概念,用数学描述就是:对多个输入进行加权求和,并经过激活函数进行非线性输出。由多个神经元作为输入节点,则构成了简单的单层神经网络（感知器),可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作,比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层(两层以上)神经网络,就是所谓的深度神经网络。神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来设置。训练的过程就好像是刚出生的婴儿，在父母一遍遍的重复中学习“这是苹

网络爬虫开题报告doc

网络爬虫开题报告篇一：毕设开题报告及开题报告分析开题报告如何写注意点 1.一、对指导教师下达的课题任务的学习与理解这部分主要是阐述做本课题的重要意义 2.二、阅读文献资料进行调研的综述这部分就是对课题相关的研究的综述落脚于本课题解决了那些关键问题 3.三、根据任务书的任务及文件调研结果，初步拟定执行实施的方案（含具体进度计划）这部分重点写具体实现的技术路线方案的具体实施方法和步骤了，具体进度计划只是附在后面的东西不是重点南京邮电大学通达学院毕业设计(论文)开题报告文献[5] 基于信息数据分析的微博研究综述[J]；研究微博信息数据的分析，在这类研究中，大多数以微博消息传播的三大构件---微博消息、用户、用户关系为研究对象。以微博消息传播和微博成员组织为主要研究内容，目的在于发祥微博中用户、消息传博、热点话题、用户关系网络等的规律。基于微博信息数据分析的研究近年来在国内外都取得了很多成果，掌握了微博中的大量特征。该文献从微博消息传播三大构件的角度，对当前基于信息数据分析的微博研究

进行系统梳理,提出微博信息传播三大构件的概念,归纳了此类研究的主要研究内容及方法。对于大多用户提出的与主题或领域相关的查询需求,传统的通用搜索引擎往往不能提供令人满意的结果网页。为了克服通用搜索引擎的以上不足,提出了面向主题的聚焦爬虫的研究。文献[6]综述了聚焦爬虫技术的研究。其中介绍并分析了聚焦爬虫中的关键技术：抓取目标定义与描述，网页分析算法和网页分析策略，并根据网络拓扑、网页数据内容、用户行为等方面将各种网页分析算法做了分类和比较。聚焦爬虫能够克服通用爬虫的不足之处。文献[7]首先介绍了网络爬虫工作原理,传统网络爬虫的实现过程,并对网络爬虫中使用的关键技术进行了研究,包括网页搜索策略、URL去重算法、网页分析技术、更新策略等。然后针对微博的特点和Ajax技术的实现方法,指出传统网络爬虫的不足,以及信息抓取的技术难点,深入分析了现有的基于Ajax的网络爬虫的最新技术——通过模拟浏览器行为,触发JavaScript事件(如click, onmouseover等),解析JavaScript脚本,动态更新网页DOM树,抽取网页中的有效信息。最后,详细论述了面向SNS网络爬虫系统的设计方案,整(转载自：https://www.360docs.net/doc/f17951908.html, 小草范文网:网络爬虫开题报告)体构架,以及各功能模块的具体实现。面向微博的网络爬虫系统的实现是以新浪微博作为抓取的

入侵检测技术现状分析与研究

学年论文题目：入侵检测技术现状分析与研究学院专业级班学生姓名学号指导教师职称完成日期

入侵检测技术现状分析与研究【摘要】随着网络的快速发展及普及,网络安全已经成为不可忽视的信息安全.小至个人用户的信息,大至公司企业重要的资料数据,一但在不知不觉中被盗窃,会给自己乃至公司带来利益的损失.入侵检测技在1980年由JamesP.Anderson在给一个保密客户写的一份题为《计算机安全威胁监控与监视》的技术报告中指出,审计记录可以用于识别计算机误用,他给威胁进行了分类,第一次详细阐述了入侵检测的概念【关键词】IDS、协议、分析、网络安全

目录第一章绪论 (1) 1.1入侵检测技术的背景 (1) 1.2入侵检测技术的应用与发展现状 (1) 第二章入侵检测技术 (1) 2.1入侵检测系统的分类 (1) 2.1.1基于主机的入侵检测系统 (2) 2.1.2基于网络的入侵检测系统 (2) 2.2入侵检测技术 (3) 2.2.1异常入侵检测技术 (3) 2.2.2误用入侵检测技术 (3) 第三章校园网中的分布式入侵检测分析 (4) 3.1 分布式入侵检测的设计思想 (4) 3.2 校园分布式入侵检测模式的分析 (4) 3.3 采用的入侵检测技术 (5) 第四章入侵检测系统的发展趋势 (7) 第五章总结 (8)

第一章绪论 1.1入侵检测技术的背景随着计算机网络技术的飞速发展,人们已经离不开了网络的通信.网络渗透到了人们生活的点点滴滴,地球村的建设,让人们走进了高速发展的时代,信息中心的高速传输,网络资源的高度共享,都离不开网络.网络使得信息的获取、传递、处理和利用变得更加有效,网络带给人们学习、工作、娱乐的便利之余,也带给我们一些安全隐患.网络黑客可以轻松的取走你的重要的文件,盗取你的银行存款,破坏你的企业平台,公布你的隐私信函,篡改、干扰和毁坏你的数据库,甚至直接破坏用户的计算机,使你的网络瘫痪或者崩溃.所以,研究各种切实有效的安全技术来保障计算机系统和网络系统的安全,已经成为一个刻不容缓的问题.伴随着网络的发展,各种网络安全技术也随之发展起来. 美国韦式大辞典中对入侵检测的定义为:“硬闯入的行为,或者是在没受到邀请和欢迎的情况下进入一个地方”.当说到入侵检测的时候,我们是指发现了网络上的一台计算机有未经过授权的闯入行为,这个未经过许可的网络入侵或访问,是一种对其他网络设备的安全威胁或伤害.我们通常使用的网络安全技术有:防火墙、杀毒软件、虚拟专用网、数据加密、数字签名和身份认证技术等.这些传统的网络安全技术,对保护网络的安全起到非常重要的作用,然而它们也存在不少缺陷.例如,防火墙技术虽然为网络服务提供了较好的身份认证和访问控制,但是它不能防止来自防火墙内部的攻击,不能防备最新出现的威胁,不能防止绕过防火墙的攻击,入侵者可以利用脆弱性程序或系统漏洞绕过防火墙的访问控制来进行非法攻击.传统的身份认证技术,很难抵抗脆弱性口令,字典攻击,特洛伊木马,网络窥探器以及电磁辐射等攻击手段.虚拟专用网技术只能保证传输过程中的安全,并不能防御诸如拒绝服务攻击,缓冲区溢出等常见的攻击.另外,这些技术都属于静态安全技术的范畴；静态安全技术的缺点是只能静态和消极地防御入侵,而不能主动检测和跟踪入侵.而入侵检测技术是一种动态安全技术,它主动地收集包括系统审计数据,网络数据包以及用户活动状态等多方面的信息；然后进行安全性分析,从而及时发现各种入侵并产生响应.、 1.2入侵检测技术的应用与发展现状在目前的计算机安全状态下,基于防火墙,加密技术等的安全防护固然重要；但是要根本改善系统的安全现状,必须要发展入侵检测技术.它已经成为计算机安全策略中的核心技术之一.Intrusion Detection System(简称IDS)作为一种主动的安全防护技术,提供了对内部攻击,外部攻击和误操作的实时保护.从网络安全立体纵深的多层次防御角度出发,入侵检测理应受到高度重视,这从国外入侵检测产品市场的蓬勃发展就可以看出.在国内,随着上网关键部门,关键业务越来越多,迫切需要具有自主版权的入侵检测产品；但目前我国的入侵检测技术还不够成熟,处于发展和跟踪国外技术的阶段,所以对入侵检测系统的研究非常重要.传统的入侵检测系统中一般采用传统的模式匹配技术,将待分析事件与入侵规则相匹配.从网络数据包的包头开始与攻击特征字符串比较.若比较结果不同,则下移一个字节再进行；若比较结果相同,那么就检测到一个可能的攻击.这种逐字节匹配方法具有两个最根本的缺陷:计算负载大以及探测不够灵活.面对近几年不断出现的A TM,千兆以太网,G比特光纤网等高速网络应用,实现实时入侵检测成为一个现实的问题.适应高速网络的环境,改进检测算法以提高运行速度和效率是解决该问题的一个途径.协议分析能够智能地"解释"协议,利用网络协议的高度规则性快速探测攻击的存在,从而大大减少了模式匹配所需的运算.所以说研究基于协议分析的入侵检测技术具有很强的现实意义. 第二章入侵检测技术 2.1入侵检测系统的分类入侵检测系统按采用的技术分为:异常检测系统和误用检测系统.按系统所监测的对象分为:基于主

文献综述-基于C++的网络爬虫的设计与实现

基于C++的网络爬虫的设计与实现的研究综述作者：xxx 指导老师：xxx 摘要：本文归纳了网络爬虫的设计与实现方面的研究内容，概括了网络爬虫的定义与爬取策略、网络爬虫的体系结构、设计网络爬虫的关键问题以及爬虫身份的识别等方面的观点，并总结了如何通过一个或多个给定的种子网站，将网站上相应的网页抓取下来，并将其存入数据库或文本文件中的研究成果。本文也指出了如何通过解决传统的通用搜索引擎在某些领域的局限性，帮助人们更加有效地提取与利用互联网信息，进而提高人们在检索信息效率方面的研究需求。最后，本文提出了一个满足用户需求的网络爬虫的开发方案。关键词：网络爬虫；通用搜索引擎；互联网 The Design and Implementation of Web Spider Based on C++ Author:xxxTutor: xxx Abstract：This paper summarizes the research about the design and implementation of the web spider, summarizesthe view aboutthe definition of web spider, the crawling strategy of the web spider, the architecture of the web spider, the key issues to design the web spider and identification of the web spider ,and summarizes the research about how to catch the web-pages which links to the corresponding web site through one or more given seed site, and then stores it into a database or text file . The paper also points out how to solve the limitations of the Traditional General Search Engine in some areas , help people more effectively extract the information and make use of the Internet, then improve people’sresearch needs in the area of information retrieval. In the end, the paper proposesa web spider development planwhich can meet the user’s needs. Keywords:WebSpiders ;Tradition Universal Search Engine ; Internet