網(wǎng)絡(luò)安全導(dǎo)論 實(shí)驗(yàn) 第13章 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別和入侵檢測(cè) 實(shí)驗(yàn)匯報(bào)

信息安全實(shí)訓(xùn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別和入侵檢測(cè)通過(guò)日志分析發(fā)現(xiàn)入侵行為基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別和入侵檢測(cè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別和入侵檢測(cè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別和入侵檢測(cè)通過(guò)日志分析發(fā)現(xiàn)入侵行為3基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別和入侵檢測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)是一種人工智能領(lǐng)域的分支，它利用數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠自動(dòng)地從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)，而無(wú)需明確地進(jìn)行編程。什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？監(jiān)督學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型應(yīng)用：將模型部署到實(shí)際應(yīng)用中，以解決現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別和入侵檢測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟？Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch和Keras數(shù)據(jù)收集：機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要大量的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練，因此數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)算法的表現(xiàn)至關(guān)重要。數(shù)據(jù)預(yù)處理：這一步包括數(shù)據(jù)清洗、特征選擇和特征變換等預(yù)處理步驟，以提高模型的準(zhǔn)確性和效率。模型訓(xùn)練：選擇適當(dāng)?shù)乃惴?，并用?xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。模型評(píng)估：使用測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行模型調(diào)整和優(yōu)化。模型應(yīng)用：將模型部署到實(shí)際應(yīng)用中，以解決現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別和入侵檢測(cè)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容使用OpenCV庫(kù)來(lái)檢測(cè)給定圖片中的人臉。加載“haarcascade_frontalface_default.xml”的分類(lèi)器，該分類(lèi)器基于Haar特征并已經(jīng)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練用于檢測(cè)人臉。接下來(lái)，代碼讀取指定路徑下的圖像文件，將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像，然后使用上面提到的分類(lèi)器進(jìn)行人臉檢測(cè)。檢測(cè)到的人臉的坐標(biāo)和大小信息存儲(chǔ)在一個(gè)名為“faces”的列表中，其中每個(gè)元素都是一個(gè)包含人臉左上角坐標(biāo)、寬度和高度的四元組。最后，代碼使用OpenCV庫(kù)的“cv.rectangle”函數(shù)在原始圖像上繪制藍(lán)色矩形框，標(biāo)記出檢測(cè)到的人臉。然后，代碼顯示處理后的圖像，并等待用戶(hù)按下任意鍵關(guān)閉顯示窗口。importcv2ascvface_cascade=cv.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")path=r'C:\haha.png'img=cv.imread(path)gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)faces=face_cascade.detectMultiScale(gray,1.3,5)print(img.shape)for(x,y,w,h)infaces:cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)cv.imshow("image",img)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別和入侵檢測(cè)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容0110使用OpenCV庫(kù)中的cv2模塊導(dǎo)入四個(gè)灰度圖像，作為訓(xùn)練集圖像數(shù)據(jù)，每張圖像的標(biāo)簽已經(jīng)在代碼中指定。使用cv2.face模塊中的FisherFaceRecognizer_create()方法創(chuàng)建一個(gè)Fisher人臉識(shí)別器。使用Fisher人臉識(shí)別器的train()方法將訓(xùn)練集圖像數(shù)據(jù)和標(biāo)簽傳入，訓(xùn)練出一個(gè)人臉識(shí)別模型。使用cv2模塊中的imread()方法導(dǎo)入待識(shí)別的圖像。使用人臉識(shí)別模型的predict()方法對(duì)待識(shí)別的圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到預(yù)測(cè)結(jié)果和相應(yīng)的置信度?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別和入侵檢測(cè)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容01101通過(guò)日志分析發(fā)現(xiàn)入侵行為通過(guò)日志分析發(fā)現(xiàn)入侵行為簡(jiǎn)單加解密算法的實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別和入侵檢測(cè)用JAVA語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)不同模式的AES加解密通過(guò)日志分析發(fā)現(xiàn)入侵行為4通過(guò)日志分析發(fā)現(xiàn)入侵行為實(shí)驗(yàn)內(nèi)容AWStats是一種免費(fèi)的、開(kāi)源的網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)分析軟件，它可以分析網(wǎng)站訪問(wèn)日志文件，并產(chǎn)生各種有用的報(bào)告，如訪問(wèn)量、獨(dú)立訪客、頁(yè)面瀏覽量、搜索引擎和關(guān)鍵詞、訪問(wèn)者的國(guó)家/地區(qū)、操作系統(tǒng)和瀏覽器類(lèi)型等等。AWStats的報(bào)告非常詳細(xì)，而且非常易于閱讀和理解，可以幫助網(wǎng)站管理員和營(yíng)銷(xiāo)人員了解網(wǎng)站的流量、用戶(hù)行為和趨勢(shì)，以便進(jìn)行更好的網(wǎng)站優(yōu)化和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)決策。AWStats支持多種語(yǔ)言，并可以自定義報(bào)告和過(guò)濾器。通過(guò)日志分析發(fā)現(xiàn)入侵行為實(shí)驗(yàn)內(nèi)容開(kāi)啟tomcat的訪問(wèn)日志功能通過(guò)日志分析發(fā)現(xiàn)入侵行為實(shí)驗(yàn)內(nèi)容通過(guò)日志分析發(fā)現(xiàn)入侵行為實(shí)驗(yàn)內(nèi)容publicclassTestString{ publicstaticvoidmain(String[]args){Stringstr="9--[02/Feb/2012:13:07:10+0800]\"GET/?a=2&b=3&c=4&d=6&e=8&fi=12HTTP/1.1\"200151\"-\"\"curl/7.15.5(x86_64-redhat-linux-gnu)libcurl/7.15.5OpenSSL/0.9.8bzlib/1.2.3libidn/0.6.5\""; String[]strArr=str.split(""); Stringip=strArr[0]; Stringdate=strArr[3].substring(1); Stringparams=strArr[6].substring(2); System.out.println(ip); System.out.println(date); System.out.println(params); }截取字符串，并輸出指定字符串內(nèi)容，輸出中第一行為ip地址，第二行為時(shí)間，第三行為傳入?yún)?shù)的值通過(guò)日志分析發(fā)現(xiàn)入侵行為實(shí)驗(yàn)內(nèi)容publicclassTestString{ publicstaticvoidmain(String[]args){Stringstr="9--[02/Feb/2012:13:07:10+0800]\"GET/?a=2&b=3&c=4&d=6&e=8&fi=12HTTP/1.1\"200151\"-\"\"curl/7.15.5(x86_64-redhat-linux-gnu)libcurl/7.15.5OpenSSL/0.9.8bzlib/1.2.3libidn/0.6.5\""; String[]strArr=str.split(""); Stringip=strArr[0]; Stringdate=strArr[3].substring(1); Stringparams=strArr[6]