个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- VisualStudio2022插件的安装及使用-编程手把手系列文章
- pprof-在现网场景怎么用
- C#实现的下拉多选框，下拉多选树，多级节点
- 【学习笔记】基础数据结构：猫树
57
4
比如说，在WEB扫描器场景中。一个扫描器在扫描过程中，它可以自动识别接口类型并采用相应分类规则进行漏洞检测的算法，这种通常属于一种称为"智能扫描"（Intelligent Scanning）或"漏洞扫描引擎"的技术.
这些算法利用机器学习、深度学习和模式识别等技术，通过分析网络流量、响应内容、请求参数等信息，来自动识别接口类型，并据此去选择相应的漏洞检测规则.
这些算法通常包括以下步骤:
数据收集：收集目标系统的网络流量、响应数据、请求参数等信息.
特征提取：从收集到的数据中提取特征，例如请求方法、URL结构、响应头信息等.
接口分类：基于提取到的特征，将接口进行分类，例如HTTP接口、RESTful接口、SOAP接口等.
规则匹配：针对每种接口类型，使用相应的漏洞检测规则集进行匹配，以判断接口是否存在漏洞.
漏洞报告：生成漏洞报告，指出发现的漏洞类型、严重程度以及建议的修复措施.
这种智能扫描技术能够提高漏洞扫描的效率和准确性，使得扫描器能够更快速地识别潜在的安全风险，并帮助安全团队及时进行漏洞修复.
问题 Question： 如何能自动识别一个接口是什么类型？然后能识别他属于什么分类，采用该分类里的规则去发包判断这个接口是否有漏洞?
智能扫描技术通常使用多种方法和算法来识别接口类型，以下是其中一些可能使用的技术和算法:
正则表达式匹配：通过预先定义的正则表达式模式，对请求的URL或响应内容进行匹配，以识别特定类型的接口.
特征提取和分析：对请求和响应数据进行特征提取，例如HTTP请求方法、URL路径结构、请求头信息、响应状态码等。然后使用这些特征来判断接口类型.
机器学习：使用机器学习算法，例如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，通过对大量数据进行训练，识别出接口类型。这些算法可以根据历史数据的模式来学习，然后对新的数据进行分类.
深度学习：利用深度神经网络等深度学习技术，对请求和响应数据进行分析和学习，从而识别接口类型。深度学习模型能够学习到更复杂的特征和模式，从而提高识别准确性.
模式识别：利用模式识别技术，例如基于模式匹配的方法，来识别接口的类型。这种方法通过识别特定的模式或结构来判断接口类型.
以上这些方法通常会结合使用，以提高接口类型识别的准确性和可靠性。算法的选择取决于数据的特点、需求和可用资源等因素.
机器学习分类(Classification)是监督学习的一种重要任务，其目的是根据输入数据的特征，将其归类到事先定义好的类别或标签中.
在Web扫描器中应用机器学习分类算法，可以自动识别请求、响应数据属于哪种类型的接口或漏洞.
机器学习分类一般包括以下几个步骤
数据收集和标注 收集大量真实的请求/响应数据,并由人工或其他方式对其进行标注,即确定每个数据属于哪一类接口或漏洞类型.
特征工程 从原始数据中提取对于分类任务有意义的特征,如URL路径、参数名、请求头、响应正文等。设计好的特征对最终的分类性能至关重要.
模型选择和训练 选择合适的分类算法,如决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。使用标注好的数据对模型进行训练,使其能从特征中学习不同类别的模式.
模型评估 在保留的测试数据上评估模型的分类性能,根据准确率、召回率、F1分数等指标衡量模型的好坏.
模型调优和上线 通过调整算法参数、特征等方式优化模型性能。当性能达标后,可将模型部署到线上系统,对新的未知数据进行自动分类.
常见的分类算法有
近年来,深度学习技术在分类任务上取得了很好效果.
一文读懂机器学习分类算法（附图文详解） https://zhuanlan.zhihu.com/p/82114104 。
最后此篇关于分类算法（ClassificationAlgorithm）需求记录的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于分类算法（ClassificationAlgorithm）需求记录的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
57
4
0
我正在尝试使用 Pandas 和 scikit-learn 在 Python 中执行分类。我的数据集包含文本变量、数值变量和分类变量的混合。 假设我的数据集如下所示: Project Cost
我想要一种图形化且有吸引力的方式来表示二进制数据的列总和，而不是表格格式。我似乎无法让它发挥作用，尽管有人会认为这将是一次上篮。 数据看起来像这样(我尝试创建一个可重现的示例，但无法让代码填充 0 和
我有一个简单的类别模型: class Category(models.Model): name = models.CharField(max_length=200) slug = mo
我正在开发一个知识系统，当用户进入一道菜时，该系统可以返回酒。我的想法是根据用户的输入为每个葡萄酒类别添加分数，然后显示最适合的葡萄酒类别的前 3 个。例如，如果有人输入鱼，那么知识库中的所有红葡萄酒
我目前正在研究流失问题的预测模型。 每当我尝试运行以下模型时，都会收到此错误:至少一个类级别不是有效的 R 变量名称。这将在生成类概率时导致错误，因为变量名称将转换为 X0、X1。请使用可用作有效 R
如何对栅格重新分类(子集)r1 (与 r2 具有相同的尺寸和范围)基于 r2 中的以下条件在给定的示例中。 条件: 如果网格单元格值为 r2是 >0.5 ，保留>0.5中对应的值以及紧邻0.5个值的相
我想知道在 java 中进行以下分类的最佳方法是什么。例如，我们有一个简单的应用程序，其分类如下: 空气 -----电机类型 -----------平面对象 -----非电机型 -----------
这是一个非常基本的示例。但我正在做一些数据分析，并且不断发现自己编写非常类似的 SQL 计数查询来生成概率表。 我的表被定义为值 0 表示事件未发生，而值 1 表示事件确实发生。 > sqldf(
假设我有一组护照图像。我正在开展一个项目，我必须识别每本护照上的姓名，并最终将该对象转换为文本。 对于标签(或分类(我认为是初学者))的第一部分，每本护照上都有姓名，我该怎么做？ 我可以使用哪些技术/
我有这张图片: 我想做的是在花和树之间对这张图片进行分类，这样我就可以找到图片中被树木覆盖的区域，以及被那些花覆盖的区域。 我在想这可能是某种 FFT 问题，但我不确定它是如何工作的。单个花的 FFT
我的数据集有 32 个分类变量和一个数值连续变量(sales_volume) 首先，我使用单热编码 (pd.get_dummies) 将分类变量转换为二进制，现在我有 1294 列，因为每一列都有多个
我正在尝试学习一些神经网络来获得乐趣。我决定尝试从 kaggle 的数据集中对一些神奇宝贝传奇卡进行分类。我阅读了文档并遵循了机器学习掌握指南，同时阅读了媒体以尝试理解该过程。 我的问题/疑问:我尝试
我目前正在进行推文情绪分析，并且有几个关于步骤的正确顺序的问题。请假设数据已经过相应的预处理和准备。所以这就是我将如何进行: 使用 train_test_split(80:20 比例)停止测试数据集。
一些上下文:Working with text classification and big sparse matrices in R 我一直在研究 text2vec 的文本多类分类问题。包装和 ca
数据 我有以下(简化的)数据集，我们称之为 df从现在开始: species rank value 1
我一直在尝试创建一个 RNN。我总共有一个包含 1661 个单独“条目”的数据集，每个条目中有 158 个时间序列坐标。 以下是一个条目的一小部分: 0.00000000e+00 1.9260968
我有一个关于机器学习的分类和回归问题。第一个问题，以下数据集 http://it.tinypic.com/view.php?pic=oh3gj7&s=8#.VIjhRDGG_lF 我们可以说，数据集是
我用1~200个数据作为训练数据，201~220个作为测试数据格式如下:3 个类(类 1、类 2、类 3)和 20 个特征 2 1:100 2:96 3:88 4:94 5:96 6:94 7:72
我有 2 个基于多个数字特征(例如 v1….v20)的输出类别(好和差)。 如果 v1、v2、v3 和 v4 为“高”，则该类别为“差”。如果 v1、v2、v3 和 v4 为“低”，则该类别为“好”
我遇到了使用朴素贝叶斯将文档分类为各种类别问题的问题。 实际上我想知道 P(C) 或我们最初掌握的类别的先验概率会随着时间的推移而不断变化。例如，对于类(class) - [音乐、体育、新闻] 初始概
我是一名优秀的程序员,十分优秀！