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  • ddos檢測準確率 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 華為云DDoS高防應用場景示例 華為云DDoS高防應用場景示例 時間:2020-06-16 18:36:17 DDoS防御 企業(yè)主機安全 DDoS高防是針對互聯(lián)網(wǎng)服務器(包括非華為云主機)在遭受大規(guī)模DDoS/CC攻擊后導致服務不可用的情況下,推出的付費服務。
    來自:百科
    方案優(yōu)勢 1. 算法準確率高:行為分析算法準確率高達97%,抗干擾能力強,每一次告警都是準確告警 2. 可檢測種類廣:支持人/車/非機動車三大類物體精準檢測,停留時間1-180s可設加載第三方算法 3. 可加載第三方算法,適用和滿足更多細分場景 4. 靈活變焦,安裝方便:2.8-12mm變焦款型,安裝場景適配更靈活
    來自:云商店
  • ddos檢測準確率 相關內(nèi)容
  • 交通視頻分析服務能實時或離線反映路面交通狀況,為信號燈控制提供有效準確的實時交通信息,為城市道路管控帶來便捷 優(yōu)勢 準確率高 交通視頻算法車輛檢測精準,輸出指標精度高,車流統(tǒng)計準確率98%以上 魯棒性強 對復雜場景具有較強的魯棒性,能應對場景、天氣、車型等因素變化 建議搭配使用 對象存儲服務 OBS 人臉識別服務
    來自:百科
    網(wǎng)站漏洞掃描 工具是 漏洞掃描服務 VSS能力之一,能幫助您快速檢測出您的網(wǎng)站存在的漏洞,提供詳細的漏洞分析報告,并針對不同類型的漏洞提供專業(yè)可靠的修復建議。 網(wǎng)站 漏洞掃描 能力 -具有OWASP TOP10和WASC的漏洞檢測能力,支持掃描22種類型以上的漏洞。 -掃描規(guī)則云端自動更新,全網(wǎng)生效,及時涵蓋最新爆發(fā)的漏洞。
    來自:專題
  • ddos檢測準確率 更多內(nèi)容
  • 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-KPI異常檢測 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-KPI異常檢測 時間:2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-KPI異常檢測提供某運營商的KPI真實數(shù)據(jù),參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標簽數(shù)據(jù)(訓練數(shù)據(jù)集),訓練模型并檢測后續(xù)17天內(nèi)各KPI(測試數(shù)據(jù)集)中的異常。
    來自:百科
    基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 時間:2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車的位置。 實驗目標與基本要求
    來自:百科
    云知識 Anti-DDoS流量清洗開啟告警通知 Anti-DDoS流量清洗開啟告警通知 時間:2020-11-20 14:54:08 本視頻主要為您介紹通過華為云Anti-DDoS流量清洗服務開啟告警通知的操作教程指導。 場景描述: 開啟告警通知后,當實例IP受到DDoS攻擊時,您會收到提醒消息(短信或Email)。
    來自:百科
    文語言模型自動校正。 自動靜音檢測 對輸入語音流進行靜音檢測,識別效率和準確率更高。 RASR優(yōu)勢 識別準確率高 采用最新一代 語音識別 技術,基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(Deep Neural Networks,簡稱DNN)技術,大大提高了抗噪性能,使識別準確率顯著提升。 識別速度快 把語言
    來自:百科
    華為云計算 云知識 Anti-DDoS流量清洗服務有什么優(yōu)點 Anti-DDoS流量清洗服務有什么優(yōu)點 時間:2020-09-10 10:57:43 Anti-DDoS流量清洗服務為華為云用戶提供DDoS攻擊防護,其產(chǎn)品優(yōu)勢如下: 優(yōu)質(zhì)防護 實時監(jiān)測,及時發(fā)現(xiàn)DDoS攻擊,丟棄攻擊流量,將正常流量轉發(fā)至目標IP。
    來自:百科
    圖像識別 產(chǎn)品優(yōu)勢 高識別準確率 多領域服務泛化 圖像識別服務采用最新技術在海量數(shù)據(jù)中進行模型調(diào)優(yōu),服務泛化準確率高,在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推薦、攝影精修、教育等多種領域場景下具有非常高的準確率。 圖像識別服務采用最新技術在海量數(shù)據(jù)中進行模型調(diào)優(yōu),服務泛化準確率高,在新聞媒資、
    來自:專題
    華為云計算 云知識 基于昇騰AI處理器的目標檢測應用(ACL) 基于昇騰AI處理器的目標檢測應用(ACL) 時間:2020-12-01 15:09:18 本實驗通過模型轉換、數(shù)據(jù)預處理/網(wǎng)絡模型加載/推理/結果輸出全流程展示昇騰處理器推理應用開發(fā)過程,幫助您快速熟悉ACL這套計算加速庫。
    來自:百科
    政治敏感檢測 識別文本中的涉政敏感、反動等不良信息 涉黃低俗檢測 識別文本中不合規(guī)范的涉黃、低俗內(nèi)容 辱罵語句檢測 識別文本中包含有辱罵內(nèi)容的垃圾文本 惡意灌水檢測 識別無實意字符或亂碼等特征的灌水類文本 違禁物品檢測 根據(jù)法律規(guī)定,識別刀槍、毒品等違禁內(nèi)容 垃圾廣告檢測 識別文本中含有推廣或者售賣意向的廣告內(nèi)容
    來自:百科
    采用web2.0智能爬蟲技術,內(nèi)部驗證機制不斷自測和優(yōu)化,提高檢測準確率;時刻關注業(yè)界緊急CVE爆發(fā)漏洞情況,自動掃描,最快速了解資產(chǎn)安全風險 采用web2.0智能爬蟲技術,內(nèi)部驗證機制不斷自測和優(yōu)化,提高檢測準確率;時刻關注業(yè)界緊急CVE爆發(fā)漏洞情況,自動掃描,最快速了解資產(chǎn)安全風險
    來自:專題
    護和DDoS高防三個子服務。 其中,DDoS原生基礎防護為免費服務,DDoS原生專業(yè)防護和DDoS高防為收費服務。 DDoS原生基礎防護的功能 DDoS原生基礎防護(Anti-DDoS流量清洗)服務(以下簡稱Anti-DDoS)為云服務器提供DDoS攻擊防護和攻擊實時告警通知。同
    來自:專題
    手機三要素實名認證 運營商空號檢測-手機號碼檢測-實時手機空號檢測API 手機三要素實名認證 運營商空號檢測-手機號碼檢測-實時手機空號檢測API 【感受科技的溫度】運營商空號檢測-手機空號檢測-號碼狀態(tài)檢測-實時空號檢測-停機檢測 —— 通過手機號碼查詢其在網(wǎng)活狀態(tài),返回包括空
    來自:專題
    系統(tǒng)在建成后,實現(xiàn)了對生產(chǎn)現(xiàn)場異常情況(如漏汽、漏水、漏油),重要場所及區(qū)域(如電子間、配電間)人員進出,現(xiàn)場煙霧情況等的智能判斷與報警,報警準確率達到了98%以上,在實時性和準確率方面都處于國內(nèi)領先水平。 華為云好望商城商品鏈接:<<智慧電廠解決方案>> 服務商: 中建材信云智聯(lián)科技有限公司 華為云
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    網(wǎng)站漏洞安全檢測_代碼漏洞掃描_在線漏洞檢測 web安全漏洞掃描_在線網(wǎng)頁漏洞掃描_掃描系統(tǒng)漏洞 常用web 漏洞掃描工具 _web在線漏洞掃描工具 漏洞掃描工具_漏洞檢測工具_系統(tǒng)漏洞掃描 web安全測試工具_掃描網(wǎng)站漏洞_網(wǎng)站漏洞檢測 網(wǎng)站漏洞掃描_系統(tǒng)漏洞掃描工具_檢測web漏洞
    來自:專題
    ,并勾選“全局計數(shù)”。 二. DDoS高防+ WAF 流量全景圖 DDoS高防+WAF配置后,流量被DDoS高防轉發(fā)到WAF,WAF再將流量轉到源站,實現(xiàn)網(wǎng)站流量檢測和攻擊攔截。 相關配置說明如下: • 云模式:先將域名解析到DDoS高防,再修改DDoS高防域名信息,將源站域名修改為
    來自:專題
    網(wǎng)站漏洞掃描的功能特性 網(wǎng)站漏洞掃描工具是漏洞管理服務能力之一,能幫助您快速檢測出您的網(wǎng)站存在的漏洞,提供詳細的漏洞分析報告,并針對不同類型的漏洞提供專業(yè)可靠的修復建議。 網(wǎng)站漏洞掃描能力 -具有OWASP TOP10和WASC的漏洞檢測能力,支持掃描22種類型以上的漏洞。 -掃描規(guī)則云端自動更新,全網(wǎng)生效,及時涵蓋最新爆發(fā)的漏洞。
    來自:專題
    、資產(chǎn)及內(nèi)容合規(guī)檢測、安全配置基線檢查、弱密碼檢測、開源合規(guī)及漏洞檢查、移動應用安全檢查七大核心功能為一體,自動發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站或服務器在網(wǎng)絡中的安全風險,為云上業(yè)務提供多維度的安全檢測服務,滿足合規(guī)要求,讓安全弱點無所遁形。 新用戶免費檢測 立即購買 網(wǎng)站漏洞掃描檢測服務的工作原理 網(wǎng)
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    2020GDE全球開發(fā)者大賽KPI異常檢測 2020GDE全球開發(fā)者大賽KPI異常檢測 時間:2020-12-09 17:57:22 2020GDE全球開發(fā)者大賽KPI異常檢測提供某運營商的KPI真實數(shù)據(jù),參賽選手需根據(jù)歷史一個月異常標簽數(shù)據(jù)訓練模型并檢測后續(xù)一周內(nèi)各KPI中異常。 【賽事簡介】
    來自:百科
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