入侵检测算法
社区干货
浅析基于云-边-端协同AI算力资源智能调度能力
识别技术,同时依托云、边、端协同的架构优势,由终端负责数据感知,边缘负责局部的数据分析,而云端则汇集所有边缘的感知数据、业务数据以及互联网数据,最终完成场景下的态势感知、分析结果输出、数据分发等服务。**1、AI智能识别**可支持人脸/人体检测与识别、车辆检测/识别、车牌识别、区域入侵检测、人员聚集检测、人流量统计、行为识别(抽烟、打电话等)、安全帽/反光衣检测、在岗离岗检测、烟火识别等。具体算法如下:...
观点 | 如何构建面向海量数据、高实时要求的企业级OLAP数据引擎?
包括入侵检测、用户角色管理、授权管理、访问白名单管理、安全审计等功能。计算层通过容器编排平台(如 Kubernetes)来实现计算资源管理,所有计算资源都放在容器中。计算组是计算资源的组织单位,... 算法、模型、A/B测试场景等,都是由ByteHouse提供服务,在外部客户实践中也积累了不少典型场景,最后一篇将为您揭秘ByteHouse最佳实践。 、安全防御(DDoS 防护、入侵检测、访问控制来保证数据安全与用户隐私)以及安全监控与审计,形成事前、事中、事后的全过程防护;- 业界主流安全工具平台赋能:如:KubeLinter/Kubescape/Nessus/Sonarqube/AppScan等,严格把控平台从设计、开发、测试、部署、上线、运维等各流程安全,将SecDevOps贯彻在平台生命周期中,确保平台他安全性;- 安全认证可信:SmartOps同时通过三级登保,持续性MSS服务...
关于 AI 边云协同解决方案在 IOT 领域的研究与讨论 | 社区征文
算法管理、任务管理、用户权限管理/数据隔离,统计等功能。## 1.2 应用场景介绍应用场景 1-油气田,主要检测项涉及明火识别检测、刺漏识别检测、漏油检测、区域入侵检测、仪表识别、开关状态识别等内容,具体场景如下图所示:应用场景 2-油库,主要检测项涉及油罐车出入安全检测、工作人员...
特惠活动
入侵检测算法-优选内容
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检测防御配置
重保情报等 基础防御检测:是利用了字节跳动在攻防实战中长期积累的入侵检测规则,能够覆盖常见的网络攻击类型,识别率高,误报率小。检出内容包括:SQL注入、命令注入、WEB后门、弱口令、代理隧道、DGA域名等多种威胁类型。 虚拟补丁检测:针对热门漏洞、常见漏洞、高危漏洞的漏洞利用攻击手法进行检测,包括反序列化漏洞、系统漏洞、软件漏洞等多种漏洞利用攻击类型。 智能防御:采用了机器学习算法和行为分析模型等多种大数据分析技术...
产品优势
核心优势1 - 数据采集能力HIDS需要收集操作系统层面收集各类型数据来支撑其入侵检测/行为审计等工作,主机安全保护平台作为国内唯一具备内核态信息收集能力的商业产品,其数据丰富程度相当于传统方案的10倍,相当于从... 主机入侵检测,容器入侵检测,资产收集,基线检查,爆破检测等功能。 核心优势3 - 优秀的策略能力除了传统的黑白名单策略,静态检测能力,还有针对高级威胁的行为序列检测,针对不同阶段/不同时间的行为进行打分判定,对整...
应用场景
全流量检测 全网安全可视对南北向和东西向全流量进行采集检测分析,支持对20+主流协议的解析检测和异常发现,并以告警和资产多视角方式呈现,帮助用户看清全网威胁。 数据包取证 威胁溯源分析对原始告警流量进行留存,提供数据包级别的取证分析,帮助用户完成事件的溯源分析和取证调查。 安全合规 满足监管需求开启高级网络威胁检测系统检测防护,快速实现云上业务的日志审计、入侵检测,满足行业的合规性和等保要求。
安全说明
研究入侵特征,并定期升级防御策略。 5.4 异常检测内容管理平台的底层能力构建于大数据平台和机器学习平台之上,安全团队对服务器产生的海量主机日志和自研 HIDS 采集的数据进行多维度的安全分析,建立异常检测模型,及时发现服务器上的风险操作、异常进程、恶意网络连接等异常行为,并及时作出响应。安全团队会密切跟踪安全态势和最新的攻击手法,不断迭代安全算法模型,能够更新异常行为特征,并定期升级防御策略。 6.应⽤安全火山引擎...
多云安全终端防护能力试用说明
多云安全平台当前提供的终端防护能力为预览版,包括漏洞巡检、基线检查、威胁检测和响应处置等功能,相较于当前的火山引擎云安全中心,具备更深度的入侵感知和响应处置能力。 免费试用终端防护预览版现阶段以免费试用的方式为您提供服务,但火山引擎计划于 2024 年售卖独立的终端安全防护产品,届时您可按需购买,以享受更全面更丰富的终端防护功能。产品具体售卖时间,请关注官方公告。 能力对比多云安全平台提供的终端防护能力预览版与...
观点 | 如何构建面向海量数据、高实时要求的企业级OLAP数据引擎?
包括入侵检测、用户角色管理、授权管理、访问白名单管理、安全审计等功能。计算层通过容器编排平台(如 Kubernetes)来实现计算资源管理,所有计算资源都放在容器中。计算组是计算资源的组织单位,... 算法、模型、A/B测试场景等,都是由ByteHouse提供服务,在外部客户实践中也积累了不少典型场景,最后一篇将为您揭秘ByteHouse最佳实践。 是一款基于旁路流量的SaaS化全流量威胁检测系统,使用行为分析、特征检测、威胁情报、关联分析、机器学习和大数据建模等技术,精准发现网络中的已知网络攻击和未知的潜伏入侵行为
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
挂马检测、网站后门检测、端口安全检测等)、安全防御(DDoS 防护、入侵检测、访问控制来保证数据安全与用户隐私)以及安全监控与审计,形成事前、事中、事后的全过程防护;- 业界主流安全工具平台赋能:如:KubeLinter/Kubescape/Nessus/Sonarqube/AppScan等,严格把控平台从设计、开发、测试、部署、上线、运维等各流程安全,将SecDevOps贯彻在平台生命周期中,确保平台他安全性;- 安全认证可信:SmartOps同时通过三级登保,持续性MSS服务...
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算法管理、任务管理、用户权限管理/数据隔离,统计等功能。## 1.2 应用场景介绍应用场景 1-油气田,主要检测项涉及明火识别检测、刺漏识别检测、漏油检测、区域入侵检测、仪表识别、开关状态识别等内容,具体场景如下图所示:应用场景 2-油库,主要检测项涉及油罐车出入安全检测、工作人员...
