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    基于YOLOv5算法的APP弹窗检测方案

    在软件应用的各种弹窗中,弹窗识别是比较复杂的,比如不同类型弹窗中有不同的特征,比如网页样式或者浏览器类型等。弹窗的识别是涉及多个环节的,需要针对不同类型的网络流量采取不同的检测方法。由于网络流量较大,因此传统算法往往不能对弹窗进行有效识别。同时,由于弹窗具有隐蔽性和流动性,因此对于弹窗的识别有着非常高的要求,因此有针对性的攻击方式将会极大提升应用的安全性。本文基于YOLOv5算法对不同类型弹窗进行检测,并通过统计不同特征提取算法的特征信息进行匹配训练,对弹窗进行检测效果分析,最后通过算法迭代优化来实现不同类型弹窗的识别效果与检测效果的优化效果匹配,进而提高弹窗识别精度并降低攻击成本!

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    Centos7下部署分布式跟踪工具Pinpoint的操作记录

    一、Pinpoint简单介绍 Pinpoint是一款对Java编写的大规模分布式系统的APM工具,有些人也喜欢称呼这类工具为调用链系统、分布式跟踪系统。一般来说,前端向后台发起一个查询请求,后台服务可能要调用多个服务,每个服务可能又会调用其它服务,最终将结果返回,汇总到页面上。如果某个环节发生异常,工程师很难准确定位这个问题到底是由哪个服务调用造成的,Pinpoint等相关工具的作用就是追踪每个请求的完整调用链路,收集调用链路上每个服务的性能数据,方便工程师能够快速定位问题。Pinpoint开源在了github上,可以用于大规模分布式系统监控。它对性能的影响最小(只增加约3%资源利用率),安装agent是无侵入式的,只需要在被测试的Tomcat中加上3句话,打下探针,就可以监控整套程序了。

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    全链路监控的起源&解决方案

    APM(Application Performance Management)的核心思想是什么? 在应用服务各节点相互调用的时候,从中记录并传递一个应用级别的标记,这个标记可以用来关联各个服务节点之间的关系。比如两个应用服务节点之间使用HTTP作为传输协议的话,那么这些标记就会被加入到HTTP头中。可见如何传递这些标记是与应用服务节点之间使用的通讯协议有关的,常用的协议就相对容易加入这些内容,一些按需定制的可能就相对困难些,这一点也直接决定了实现分布式追踪系统的难度。它通过探针自动收集所需的指标,并进行分布式追踪。通过这些调用链路以及指标,APM会感知应用间关系和服务间关系,并进行相应的指标统计。如何衡量一个大规模集群的跟踪系统的优劣?它应该满足低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。

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