關於大數據T+1執行流程 前提: 搭建好大數據環境(hadoop hive hbase sqoop zookeeper oozie hue) 1.將所有數據庫的數據匯總到hive (這里有三種數據源 ORACLE MYSQL SEQSERVER) 全量數據抽取示例: ORACLE ...
DDos攻擊本質上是時間序列數據,t 時刻的數據特點和t時刻強相關,因此用HMM或者CRF來做檢測是必然 和一個句子的分詞算法CRF沒有區別 注:傳統DDos檢測直接基於IP數據發送流量來識別,通過硬件防火牆搞定。大數據方案是針對慢速DDos攻擊來搞定。難點:在進行攻擊的時候,攻擊數據包都是經過偽裝的,在源IP 地址上也是進行偽造的,這樣就很難對攻擊進行地址的確定,在查找方面也是很難的。這樣就導致 ...
2017-06-24 15:37 1 2362 推薦指數:
關於大數據T+1執行流程 前提: 搭建好大數據環境(hadoop hive hbase sqoop zookeeper oozie hue) 1.將所有數據庫的數據匯總到hive (這里有三種數據源 ORACLE MYSQL SEQSERVER) 全量數據抽取示例: ORACLE ...
MySQL回滾到某一時刻數據的方法 對於有歸檔日志的數據庫來說,原理上都具備全庫回滾到之前某一時刻的能力。在這方面最好用的Orale數據庫,使用 ...
https://www.cnblogs.com/bradleon/p/6827109.html 文章里寫得非常好,需詳細看。尤其是arima的舉例! 可以看到:ARIMA本質上是error和t-?時刻數據差分的線性模型!!! ARIMA模型全稱為自回歸積分滑動平均模型 ...
檢測分類 1)誤用檢測 誤用檢測主要是根據已知的攻擊特征直接檢測入侵行為。首先對異常信息源建模分析提取特征向量,根據特征設計針對性的特征檢測算法,若新數據樣本檢測出相應的特征值,則發布預警或進行反應。 優點:特異性,檢測速度快,誤報率低,能迅速發現已知的安全威脅。 缺點:需要人為更新特征 ...
隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM),最大熵馬爾可夫模型(Maximum Entropy Markov Model,MEMM)以及條件隨機場(Conditional Random Field,CRF)是序列標注中最常用也是最基本的三個模型。 HMM首先出現,MEMM ...
摘自:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/139485548 用一個活生生的例子來說明條件隨機場的,十分的通俗易懂!原文在這里 [Introduction to Conditional Random Fields ...
from:http://www.freebuf.com/articles/network/139697.html DGA(域名生成算法)是一種利用隨機字符來生成C&C域名,從而逃避域名黑名單檢測的技術手段。例如,一個由Cryptolocker創建的DGA生成域 ...
。他同時也做過許多開源軟件的性能分析、監控和管理工作。同時他還對許多不同的數據庫社區有所貢獻,包括Orac ...