- 基于深度學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測(cè) 內(nèi)容精選 換一換
-
,而不需要關(guān)心底層的技術(shù)。同時(shí),ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開(kāi)源的AI開(kāi)發(fā)框架,也支持開(kāi)發(fā)者使用自研的算法框架,匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開(kāi)發(fā)變得更簡(jiǎn)單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開(kāi)發(fā)者,提供便來(lái)自:專(zhuān)題法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣(mài)機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng),是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,來(lái)自:專(zhuān)題
- 基于深度學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測(cè) 相關(guān)內(nèi)容
-
企業(yè)上云時(shí)會(huì)面臨云環(huán)境下的安全挑戰(zhàn),如何應(yīng)對(duì)非法入侵顯得尤為重要,微認(rèn)證通過(guò)對(duì)主機(jī)進(jìn)行安全監(jiān)測(cè),識(shí)別病毒并查殺隔離,保證企業(yè)主機(jī)正常運(yùn)行 立即購(gòu)買(mǎi) Web暴力破解漏洞挖掘 大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)泄露事件愈發(fā)的頻繁和嚴(yán)重;暴力破解仍是安全事件的“高發(fā)地”,利用弱口令進(jìn)行暴力破解攻擊的安全事件占近年來(lái)年安全事件總數(shù)的33%來(lái)自:專(zhuān)題場(chǎng)景,提供完整的解決方案,包括視頻交互、圖像檢測(cè)、自動(dòng)預(yù)警及全流程管理等。 公司在非通用的定制化的圖像檢測(cè)方面,有著強(qiáng)大的技術(shù)積累和行業(yè)領(lǐng)先地位,目前公司已授權(quán)發(fā)明專(zhuān)利六項(xiàng)和數(shù)十項(xiàng)軟件著作權(quán),公司的產(chǎn)品在河南、江蘇、湖北、河北、山東、浙江等省市成功應(yīng)用;另外,公司的產(chǎn)品獲得各大品來(lái)自:云商店
- 基于深度學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測(cè) 更多內(nèi)容
-
企業(yè)上云時(shí)會(huì)面臨云環(huán)境下的安全挑戰(zhàn),如何應(yīng)對(duì)非法入侵顯得尤為重要,微認(rèn)證通過(guò)對(duì)主機(jī)進(jìn)行安全監(jiān)測(cè),識(shí)別病毒并查殺隔離,保證企業(yè)主機(jī)正常運(yùn)行 ¥88.00 立即購(gòu)買(mǎi) Web暴力破解漏洞挖掘 大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)泄露事件愈發(fā)的頻繁和嚴(yán)重;暴力破解仍是安全事件的“高發(fā)地”,利用弱口令進(jìn)行暴力破解攻擊的安全事件占近年來(lái)年安全事件總數(shù)的33%來(lái)自:專(zhuān)題
法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣(mài)機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng),是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,來(lái)自:專(zhuān)題
動(dòng)更新的工具。業(yè)界領(lǐng)先的 WAF 廠商,還會(huì)結(jié)合AI能力,給用戶智能開(kāi)啟和推薦適合的規(guī)則,提升防護(hù)效率。 WAF面臨的挑戰(zhàn) WAF當(dāng)前需要應(yīng)對(duì)一個(gè)挑戰(zhàn)就是入侵檢測(cè)識(shí)別率的問(wèn)題,這個(gè)指標(biāo)不同的廠商都有不同的計(jì)算方式,并不是一個(gè)容易衡量的指標(biāo)。因?yàn)閺墓粽?span style='color:#C7000B'>的角度,攻擊是具有相當(dāng)的隱蔽性的來(lái)自:百科
華為云 圖像識(shí)別 Image:技術(shù)服務(wù)提供商的首選 華為云圖像識(shí)別Image:技術(shù)服務(wù)提供商的首選 時(shí)間:2023-11-06 11:40:00 在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代,圖像和視頻的數(shù)據(jù)量正在以驚人的速度增長(zhǎng)?;ヂ?lián)網(wǎng)是自由開(kāi)放的社區(qū),里面什么人都有,所以在與很多圖像處理需求的客戶深度溝通后,其緊迫性與重要來(lái)自:百科
了域名的標(biāo)準(zhǔn)端口(例如443)和非標(biāo)準(zhǔn)端口(例如8000、8443等)。 可能原因 由于WAF的非標(biāo)準(zhǔn)端口引擎是所有用戶間共享的,即通過(guò)第三方 漏洞掃描工具 可以檢測(cè)到所有已在WAF中使用的非標(biāo)準(zhǔn)端口。域名的端口檢測(cè),應(yīng)以源站IP開(kāi)通的端口為準(zhǔn),即引擎的端口檢測(cè)并不影響源站的使用安全來(lái)自:專(zhuān)題
行為進(jìn)行審計(jì) -管理員使用各自的賬戶進(jìn)行管理,管理員的權(quán)限僅分配其所需的最小權(quán)限,在制定好的訪問(wèn)控制策略下進(jìn)行操作,杜絕越權(quán)非法操作 -推薦主機(jī)安全服務(wù),防止各類(lèi)具有針對(duì)性的入侵威脅,發(fā)現(xiàn)常見(jiàn)操作系統(tǒng)存在的各種安全漏洞,及時(shí)更新惡意代碼庫(kù) -推薦云備份、存儲(chǔ)容災(zāi)服務(wù),為云主機(jī)提供本地?cái)?shù)據(jù)備份及異地?cái)?shù)據(jù)備份來(lái)自:專(zhuān)題
角色: IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力,可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請(qǐng)求條件等。基于策略的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式,能夠滿足企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化的安全管控要求。來(lái)自:專(zhuān)題
用戶駕駛行為的分析結(jié)果。 場(chǎng)景: 本次實(shí)戰(zhàn)的原始數(shù)據(jù)為車(chē)主的駕駛行為信息,包括車(chē)主在日常的駕駛行為中,是否急加速、急剎車(chē)、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等信息,通過(guò)Spark組件的強(qiáng)大的分析能力,分析統(tǒng)計(jì)指定時(shí)間段內(nèi),車(chē)主急加速、急剎車(chē)、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 MapReduce服務(wù)來(lái)自:百科
語(yǔ)音識(shí)別 服務(wù)可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)、不超過(guò)4MB的音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶上傳的完整的錄音文件,系統(tǒng)通過(guò)處理,生成語(yǔ)音對(duì)應(yīng)文字內(nèi)容。 ASR優(yōu)勢(shì) 效果出眾 使用深度學(xué)習(xí)技術(shù),語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)95%,在業(yè)界具有一定的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。 穩(wěn)定可靠 成功應(yīng)用于各類(lèi)場(chǎng)景,基于華為等企業(yè)客戶的長(zhǎng)期實(shí)踐,經(jīng)受過(guò)復(fù)雜場(chǎng)景考驗(yàn)。來(lái)自:百科
行業(yè)應(yīng)用上算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富:算法會(huì)自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別,排除誤檢測(cè),準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),可對(duì)廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測(cè)。 2. 針對(duì)客戶需求進(jìn)行定制化功能開(kāi)發(fā):針對(duì)不同行業(yè)應(yīng)用需求,進(jìn)行定制化功能;采用智能分析手段實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè),異常情況自動(dòng)告警,達(dá)到智來(lái)自:云商店
- 基于深度學(xué)習(xí)的小目標(biāo)檢測(cè)
- 基于深度學(xué)習(xí)的日志數(shù)據(jù)異常檢測(cè)
- [當(dāng)人工智能遇上安全] 4.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測(cè)技術(shù)詳解
- 基于深度學(xué)習(xí)的油井異常檢測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)
- 基于YOLOv10深度學(xué)習(xí)的草坪雜草檢測(cè)系統(tǒng)
- 基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的美食檢測(cè)系統(tǒng)matlab仿真
- 基于深度學(xué)習(xí)的路面裂縫檢測(cè)算法matlab仿真
- 基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的煙霧檢測(cè)算法matlab仿真
- 基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)檢測(cè)算法matlab仿真
- 基于YOLOv10深度學(xué)習(xí)的疲勞駕駛檢測(cè)系統(tǒng)
- 開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)模型
- 應(yīng)用場(chǎng)景
- 等保合規(guī)解決方案
- 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)
- 部署NGC容器環(huán)境以構(gòu)建深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)環(huán)境
- 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)
- 使用自動(dòng)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)物體檢測(cè)
- 什么是圖像識(shí)別
- 使用CodeArts Governance進(jìn)行二進(jìn)制成分分析
- 使用ModelArts Standard自動(dòng)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)口罩檢測(cè)