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FlowPrint: 与NDSS 20论文一致的原始实现

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简介:
FlowPrint是基于NDSS 2020论文开发的一款工具,旨在提供一种检测和分析网络流量指纹的方法。它能够帮助网络安全专家识别特定主机或服务在网络中的行为特征。 FlowPrint存储库包含了NDSS FlowPrint论文作者的代码。当在学术出版物中使用FlowPrint时,请引用该文献。master分支提供了开箱即用的工具版本,而NDSS分支则包含本段落原始实验的相关内容。 FlowPrint提出了一种半监督方法,可根据(加密的)网络流量对移动应用程序进行指纹识别。我们自动在网络流量的目标相关特征之间找到时间上的关联性,并利用这些关联生成应用指纹。这些指纹可以在以后用于重新识别已知的应用程序或检测以前未见过的应用程序。这项工作的主要贡献在于无需事先了解网络中运行的具体应用程序即可创建网络指纹。 文献资料提供了详细的文档,包括安装说明和参考信息。

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客服
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  • FlowPrint: NDSS 20
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    FlowPrint是基于NDSS 2020论文开发的一款工具,旨在提供一种检测和分析网络流量指纹的方法。它能够帮助网络安全专家识别特定主机或服务在网络中的行为特征。 FlowPrint存储库包含了NDSS FlowPrint论文作者的代码。当在学术出版物中使用FlowPrint时,请引用该文献。master分支提供了开箱即用的工具版本,而NDSS分支则包含本段落原始实验的相关内容。 FlowPrint提出了一种半监督方法,可根据(加密的)网络流量对移动应用程序进行指纹识别。我们自动在网络流量的目标相关特征之间找到时间上的关联性,并利用这些关联生成应用指纹。这些指纹可以在以后用于重新识别已知的应用程序或检测以前未见过的应用程序。这项工作的主要贡献在于无需事先了解网络中运行的具体应用程序即可创建网络指纹。 文献资料提供了详细的文档,包括安装说明和参考信息。
  • NDSS 2020集.7z档案
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    NDSS 2020论文集.7z 是一个压缩文件,包含2020年网络与分布式系统安全会议(NDSS)上发表的所有研究论文和报告。 NDSS 2020 论文集共有88篇文章,文件名已改为文章标题,并按会议的Technical Session进行分类。目前该文档包括11个Session。
  • SETR-pytorch:基于SETR模型
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    简介:SETR-pytorch是依据原始论文构建的PyTorch版本SETR模型实现,致力于推动Transformer在语义分割任务中的应用与研究。 塞特-火炬由于原始论文(使用变压器从序列到序列的角度重新思考语义分割)没有官方代码,因此我使用pytorch实现了SETR-Progressive UPsampling(SETR-PUP)。 原始论文中介绍了维生素Vit模型,也可以用于图像分类。以下是SETR的用法: ```python from SETR.transformer_seg import SETRModel import torch if __name__ == __main__: net = SETRModel(patch_size=(32, 32), in_channels=3, out_channels=1, hidden_size=1024) ``` 这段代码展示了如何导入SETR模型,并设置相关的参数。
  • SuperGlue
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    《SuperGlue:学习鲁棒匹配的即插即用对比模块》是一篇开创性的计算机视觉领域论文,提出了一种新型对比模块SuperGlue,用于提升图像和视频中特征点配准的准确性和稳定性。 ### SuperGlue:基于图神经网络的学习特征匹配 #### 关键知识点概述 1. **SuperGlue架构**:SuperGlue是一种神经网络架构,旨在通过联合寻找对应点并拒绝不匹配的点来实现两组局部特征之间的匹配。 2. **最优传输问题**:该方法通过对可微分的最优运输问题求解估计分配,并且成本由图神经网络预测得出。 3. **注意力机制**:SuperGlue采用了基于注意力的灵活上下文聚合机制,使得模型能够联合推理底层三维场景和特征分配的情况。 4. **学习几何变换**:与传统方法相比,SuperGlue通过端到端训练从图像对中直接学习几何变换先验以及3D世界的规律性结构。 5. **应用场景**:在姿态估计任务上表现出色,在具有挑战性的现实世界室内及室外环境中取得了最先进的成果。 #### 核心知识点详解 ##### SuperGlue架构 SuperGlue的核心在于其独特的神经网络设计,它不同于传统方法只是改进特征提取或匹配策略。相反,它是直接从现有的局部特征中学习如何进行匹配的过程。这种端到端的学习方式使SuperGlue能够在各种视觉环境中有效工作,尤其是在存在较大视点变化、遮挡、模糊和缺乏纹理的情况下。 ##### 最优传输问题 SuperGlue通过求解一个最优运输问题来估计特征间的对应关系。这个问题是通过对传统线性分配问题进行微分松弛实现的,这样可以在反向传播过程中更新网络参数。成本函数由图神经网络预测得出,这使得SuperGlue能够根据特定任务需求动态调整匹配标准。 ##### 注意力机制 SuperGlue的一个关键创新在于其基于注意力的上下文聚合机制。这种机制借鉴了Transformer模型的思想,并使用自我(图像内)和交叉(图像间)注意来利用关键点的空间关系及其视觉外观。这样的注意力机制增强了预测分配结构,同时能够处理遮挡和不可重复的关键点情况,从而产生更稳定且准确的匹配结果。 ##### 学习几何变换 SuperGlue通过大量标注数据学习姿态估计先验知识,这使得网络能更好地理解并推理3D场景以及特征分配。这种端到端的学习方法不仅提高了匹配精度,还使SuperGlue能够适应各种多视图几何问题,如同步定位与地图构建(SLAM)、运动结构重建等。 ##### 应用场景和优势 在具有挑战性的现实世界环境中,特别是在复杂室内及室外场景中,SuperGlue展现出了卓越的能力。与其他学习或手工制作的方法相比,在存在视角变化、光照条件变化和其他困难情况时,它提供了更准确的姿态估计结果。此外当与深度前端SuperPoint结合使用时,SuperGlue在姿态估计任务上达到了最先进的水平,并为端到端的深度SLAM发展铺平了道路。 ##### 结论 SuperGlue是一种基于图神经网络的学习特征匹配方法,通过新颖的注意力机制和最优传输问题解决方案有效解决了特征匹配中的关键挑战。这种方法不仅提升了匹配准确性,还使SuperGlue能够应用于各种复杂的多视图几何问题,并为未来计算机视觉领域的研究提供了强大的工具和支持。
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    《ORB-SLAM2: 即时定位与地图构建》是一篇关于视觉SLAM领域的开创性论文,提出了一种高效鲁棒的单目、 stereo及RGB-D SLAM系统,适用于多种环境和应用。 ORB-SLAM2是一个用于视觉SLAM三维建图的开源项目,提供了详细的程序算法及论文,为学习相关算法提供了很好的指导。
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    《DBSCAN论文的原始版本》介绍了DBSCAN算法,该算法是一种基于密度的空间聚类方法,能够发现任意形状的簇并有效处理噪声数据,在数据挖掘领域具有重要影响。 经典的基于密度的聚类算法DBSCAN在提出很早的情况下依然具有很好的实用价值。
  • A*算法
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    《A*算法原始论文》详细介绍了A*搜索算法的基本原理和实现方法,是路径寻址与图论中的经典文献。 A*(A-Star)算法是一种在静态路网中求解最短路径的高效直接搜索方法,也被广泛应用于其他问题中的启发式算法。值得注意的是,尽管它是最有效的直接搜索算法之一,之后出现了许多预处理算法(如ALT、CH和HL等),这些新方法在线查询效率远高于A*算法,甚至达到数千乃至上万倍。
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    《Ullmann算法原始论文》介绍了图同构问题的经典解决方案——Ullmann算法。该文首次提出了这一高效匹配方法,为计算机科学中的图形理论研究奠定了基础。 Ullmann算法是子图同构领域的经典之作,在学习图匹配算法的过程中被许多人视为入门论文。
  • NDSS 2014网络分布式系统安全 symposium 全集
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    《NDSS 2014网络与分布式系统安全symposium论文全集》收录了关于网络和分布式系统的安全性研究、设计和技术实现等方面的最新成果,是网络安全领域的重要参考资料。 整理NDSS 2014年的论文。NDSS是安全领域内一个重要的会议。