评价标准 二分类的精准率和召回率 人脸检测是目标检测的一个特例，因为目标类别只有一类，剩下的都是背景，所以人脸检测评价标准中会用到些二分类问题的评价，在这里先提一下。...FN}=\frac{90+80}{90+80+20+10}=0.85Acc=TP+TN+FP+FNTP+TN=90+80+20+1090+80=0.85 F1F1F1是精准率和召回率的综合，是综合评价标准下的一个特例...刚刚提到了人脸检测里只有人脸和背景两类，那么如果用精准率，召回率去评价人脸检测应该怎么做？...而模型2检测率低，精准率高，对应的误检率就低。这种情况就会不好比，所以就有了另外一种评价，固定一个指标，去比较另一个。 固定误检测召回率 比如，常用的有“100张误检下的召回率”。...，但是输出出来的框有很多错误，还没有遍历完数据集就已经达到100个误检了，那么它原本很高的召回率在“100张误检下召回率”这个评价标准中也体现不出来。
WebShell 的检测和查杀是 Web 安全里热门且永恒的话题之一了，在网络安全世界里，攻击者总是先拔头筹，出其不意，防守方常常处于比较被动的局面，扮演者受害者的角色。...因为 PHP 类的 WebShell 变形技巧多，复杂且难以检测，下面将以 PHP 的 WebShell 举例讲解，其他语言类似推理。 ?...2、哈希校验 哈希校验的主要工作原理是基于 WebShell 样本库，样本库的丰富度决定了检测的有效性。...3、文件完整性检测 文件的创建时间（新增文件、新增WebShell），修改时 间（原有文件注入WebShell）），文件权限，所有者 当文件的以上特性发生变化时候，可以立刻针对该文件下发 WebShell...4、动态行为检测 通过监控运行 PHP 的进程在系统上执行了哪些系统调用或命令，这是通过动态 行为特征抓取 WebShell 的一种有效方式。 ?
那么这些标准究竟代表什么，有什么意义，光看上面的表可能是看不明白的，而网络中的评价标准大多解释的比较杂乱，为了方便之后的查阅，特地在此整理归纳，保证你看了就明白到底是个怎么样的评价标准，如有错误，欢迎拍砖...在coco数据集的官网中有对此的简单评价标准介绍： 目标检测和图像分割的评价标准是一样的，核心都是使用IOU标准，可以看之前的这篇进行补充： https://oldpan.me/archives...注意准确度和精确度(precision)是两码事，两者不可混为一谈，评价标准中，Pixel Accuracy表示检测物体的准确度，重点判断标准为是否检测到了物体，而Pixel Precision则代表检测到所有的物体中覆盖的精确度...上面是coco的评价标准，表示在所有检测出来的目标有多大的比率是正确的。而有些任务因为侧重不同所以公式也稍有变化。比如下面的公式，加入了FN，没有检测出来的实际物体也进行了计算。...也就是最开始coco标准中注明的情况。 也就是说，当阈值(Threshold)越高，评价标准就越严格，我们检测目标的IoU值必须足够高才能满足要求。
最新版本的ModSecurity增加了ssdeep检测webshell的接口，于是猛地回忆起搞客户端安全（游戏安全）的时候买过一本书《恶意软件分析诀窍与工具箱－对抗“流氓”软件的技术与利器》，这本书就提到了用...本文介绍如何使用它来检测webshell。.../configure make make install 二、识别webshell实例 接下来我们下载一个webshell，试一试如何使用ssdeep来识别webshell 以b374k.php为例...cp webshell/b374k.php webshell/b374k.php.bak vim webshell/b374k.php.bak ?...说明webshell文本内容发生了变化；接着使用ssdeep来查看修改后的webshell的相似度 ssdeep -bm b37_hashs.txt webshell/* b374k.php matches
由于其显著危害性，webshell的检测一直是安全领域一个长盛不衰的话题，宏观上可分为运行前静态检测和运行后动态检测两种。...1 静态检测思路 1.1 文件名检测 最初人们通过构建一个webshell文件名字典去匹配网页文件名，查看是否存在webshell文件。...Pecker Scanner检测工具就是基于语法的php文件webshell检测方法。...NeoPI就是一个典型的代表，它通过多种统计方法来检测文本/脚本文件中的混淆和加密内容，辅助检测隐藏的webshell。...2 机器学习方法实践 上面提到了几种webshell静态检测的方法，无论是特征码匹配、语义检测还是特征统计方法，都需要建立在安全从业人员webshell原理深入的理解基础之上进行提炼，这是个非常耗时的过程
GC算法的评价标准 GC有很多的算法来实现, 如何来评价一个GC算法的优劣呢? 总要有个判断的依据的吧. 1. 吞吐量 总听过过网络吞吐量吧, 就是每秒能够接受多少字节的数据....JVM中的分代思想就有点这个意思. ---- 也不能完全看这些标准, 有的算法是这个高, 那个低. 还是要有所取舍的.
0x00 前言 在11月初，我做了一些JSP Webshell的免杀研究，主要参考了三梦师傅开源的代码。...的检测工具，主要原理是ASM做字节码分析并模拟执行，分析栈帧（JVM Stack Frame）得到结果 只输入一个JSP文件即可进行这一系列的分析，大致需要以下四步 解析输入的JSP文件转成Java代码文件...Java代码 编译后得到的字节码用ASM进行分析 基于ASM模拟栈帧的变化实现污点分析 类似之前写的工具CodeInspector，不过它是半成品只能理论上的学习研究，而这个工具是可以落地进行实际的检测...，下面给大家展示下检测效果 0x01 效果 时间原因只做了针对于反射型JSP Webshell的检测 效果还是不错的，各种变形都可以轻松检测出 关于反射马的讲解，可以看我在B站做的视频：https://...逻辑都写在Webshell.invoke方法中，所以检测逻辑在ReflectionShellMethodAdapter类中 // 继承自ClassVisitor public class ReflectionShellClassVisitor
前言 前面只顾着讲算法，讲损失，讲训练参数设置和细节，缺忽视了一个重要的东西，那就是目标检测的评价标准是什么？这一节，我们就来搞懂这个问题。...评价指标 1.准确率(Accuracy) 检测时分对的样本数除以所有的样本数。准确率一般被用来评估检测模型的全局准确程度，包含的信息有限，不能完全评价一个模型性能。...PR曲线和ROC曲线选用时机 目标检测中用的最多的是MAP值，但我们最好再了解一下PR曲线和ROC曲线的应用场景，在不同的数据集中选择合适的评价标准更好的判断我们的模型是否训好了。...在这里插入图片描述 从目标检测任务来讲，一般关心MAP值即可。 数据集介绍 刚才介绍了目标检测算法的常见评价标准，这里再介绍一下目标检测常用的数据集。...后记 本文介绍了目标检测算法中的常见标准和常见的目标检测评测数据集，算是对各种论文解读文章细节的一个补充，希望能够熟记最主要的评测指标和常用的几个数据集，一般来讲顶会论文的实验部分都会以介绍的这几个数据集为基准测评表现
传统的webshell静态检测，通过匹配特征码，特征值，危险函数函数来查找WebShell的方法，只能查找已知的WebShell，并且误报率漏报率会比较高。...而PHP这种灵活的语言可以有非常多的绕过检测的方式，经过研究测试，opcode可以作为静态分析的辅助手段，快速精确定位PHP脚本中可控函数及参数的调用，从而提高检测的准确性，也可以进一步利用在人工智能的检测方法中...0x03 opcode在webshell检测中的运用 当检测经过混淆加密后的php webshell的时候，最终还是调用敏感函数，比如eval、system等等。...0x04 总结 在Webshell检测中，opcode可以： 1、辅助检测PHP后门/Webshell。作为静态分析的辅助手段，可以快速精确定位PHP脚本中可控函数及参数的调用。...2、帮助我们更加深入地理解PHP内核机制，使我们可以修改PHP源码或者以扩展的形式来动态检测PHP后门/Webshell。
下面我们按照MOTChallenge中的评价标准进行介绍，当然MOTChallenge也主要参考《Evaluating Multiple Object Tracking Performance: The...CLEAR MOT Metrics》 评价指标： 总结 CLEAR MOT Metrics认为一个好的多目标跟踪器应该有如下三点特性： 1.所有出现的目标都要能够及时找到（检测的性能） 2.找到目标位置要尽可能可真实目标位置一致...（检测的性能） 3.保持追踪一致性，避免跟踪目标的跳变 （匹配的性能） 所以可以看出，多目标跟踪和目标检测是密不可分的，检测的性能不可避免的会对跟踪的性能造成影响。...MOTChallenge的评价指标一共有十一个，分别是 Measure Better Perfect Description MOTA higher 100% 跟踪的准确度，和出现FN，FP，IDs的数量负相关...MOTP higher 100% 跟踪的精度，GT和检测的bbox的匹配交叠 IDF1 higher 100% 正确的检测数量和GT的数量的比值 FAF lower 0 每帧的平均误报警数 MT higher
前言 前面只顾着讲算法，讲损失，讲训练参数设置和细节，缺忽视了一个重要的东西，那就是目标检测的评价标准是什么？这一节，我们就来搞懂这个问题。...评价指标 1.准确率(Accuracy) 检测时分对的样本数除以所有的样本数。准确率一般被用来评估检测模型的全局准确程度，包含的信息有限，不能完全评价一个模型性能。...PR曲线和ROC曲线选用时机 目标检测中用的最多的是MAP值，但我们最好再了解一下PR曲线和ROC曲线的应用场景，在不同的数据集中选择合适的评价标准更好的判断我们的模型是否训好了。...从目标检测任务来讲，一般关心MAP值即可。 数据集介绍 刚才介绍了目标检测算法的常见评价标准，这里再介绍一下目标检测常用的数据集。...后记 本文介绍了目标检测算法中的常见标准和常见的目标检测评测数据集，算是对各种论文解读文章细节的一个补充，希望能够熟记最主要的评测指标和常用的几个数据集，一般来讲顶会论文的实验部分都会以介绍的这几个数据集为基准测评表现
垃圾回收算法的评价标准可以从以下几个方面进行考量： 内存回收效率：垃圾回收算法的主要目标是回收无用对象的内存，因此评估算法的内存回收效率非常重要。...综合考虑以上评价标准，选择适合应用场景的垃圾回收算法是非常重要的。不同的应用场景可能对垃圾回收算法的要求有所不同，因此需要根据具体情况选择最合适的算法。
它包括由6个摄像头（其中5个高清摄像头和1个低清摄像头）拍摄到的 1501 个行人、32668 个检测到的行人矩形框。每个行人至少由2个摄像头捕获到，并且在一个摄像头中可能具有多张图像。...3368 张查询图像的行人检测矩形框是人工绘制的，而 gallery 中的行人检测矩形框则是使用DPM检测器检测得到的。...（可能与query是同一个人），-1 表示检测出来其他人的图（不在这 750 人中） bounding_box_train文件夹用于训练集的 751 人，包含 12,936 张图像 query文件夹为...，由于采用DPM检测器，对于每一帧上的行人可能会框出好几个bbox。...00 表示手工标注框 评价指标 Rank1 Rank1是我们在阅读ReID相关论文中最常见的两个指标之一，它的计算如下： 1）首先定义一个指示函数表示 q，i 两张图片是否具有相同标签： ?
当网站服务器被入侵时，我们需要一款Webshell检测工具，来帮助我们发现webshell，进一步排查系统可能存在的安全漏洞。 本文推荐了10款Webshll检测工具，用于网站入侵排查。...当然，目前市场上的很多主机安全产品也都提供这种WebShell检测能力，比如阿里云、青藤云、safedog等，本文暂不讨论。...2、百度WEBDIR+ 下一代WebShell检测引擎，采用先进的动态监测技术，结合多种引擎零规则查杀。 兼容性：提供在线查杀木马，免费开放API支持批量检测。...5、CloudWalker（牧云） 不完全体，目前放出的是一个称为的命令行版本Webshell检测工具，开源项目已停止更新。 兼容性，提供linux版本，Windows 暂不支持。...7、深度学习模型检测PHP Webshell 一个深度学习PHP webshell查杀引擎demo，提供在线样本检测。 在线查杀地址： http://webshell.cdxy.me/ ?
Webshell因其隐秘性、基于脚本、灵活便捷、功能强大等特点，广受黑客们的喜爱，因此Webshell的检测也成为企业安全防御的重点，Webshell检测已是主机安全系统的标配功能。...洋葱系统是腾讯自研的主机安全系统，Webshell检测是其基础功能之一，洋葱系统在2008年上线了第一代Webshell检测引擎，14年上线了动态检测功能（RASP）并在TSRC进行了众测，其后还增加了统计分析...主流Webshell检测思路 当前Webshell的检测方式多以特征检测、机器学习、动态检测、统计分析、流量日志、白名单检测为主。 1....Webshell的检测能力尤为突出。...洋葱语义动态检测引擎 洋葱Webshell检测引擎以语义污点分析为基础，结合动态模拟执行，同时利用机器学习模型作为辅助判断，具有高检测率、低漏报、可解释性强等特点，对未知Webshell、变形Webshell
攻击流量配置、分析、检测 明文php-webshell配置 首先写个一句话看看明文webshell流量传输。 vim test1.php <?php @eval($_POST['aaaa']); ?...Base64&&rot13 webshell配置 Antsword自带几个可供测试的shell，给我们提供了非常大的方便。 我顺便贴一下代码。先来看看base64的代码 <?...Base64&&rot13 webshell流量检测 waf测试结果如下： Message: Warning....RSA加密流量检测 Message: Warning. Pattern match "^[\\d.:]+$" at REQUEST_HEADERS:Host....Host header is a numeric IP address,这基本是说waf对于RSA加密的webshell流量基本没什么防护能力，往后的安全设备检测只能依赖于杀毒软件。
临近9月底，seacms官方升级海洋cms系统到9.95版本，我们SINE安全在对其源码进行网站漏洞检测的时候发现问题，可导致全局变量被覆盖，后台可以存在越权漏洞并绕过后台安全检测直接登录管理员账号。...截图如下： 有了网站后台管理员权限，一般都会想上传webshell，那么后台我们在代码的安全审计中发现有一处漏洞，可以插入php语句并拼接导致可以上传网站木马文件，在水印图片文字功能里，接收图片的注册值时可以插入...关于海洋CMS的网站漏洞检测，以及整个代码的安全审计，主要是存在全局性的变量覆盖漏洞，以及后台可以写入恶意的php语句拼接成webshell漏洞。
（同一 Ground Truth 只计算一次） False Positive (FP): IoU<= 的检测框数量，或者是检测到同一个 GT 的多余检测框的数量 False Negative (FN):...没有检测到的 GT 的数量 True Negative (TN): 在 mAP 评价指标中不会使用到 查准率、查全率 查全率（Precision）: TP/(TP + FP) 查准率（Recall）:...交并比 - Intersection Over Union (IOU) 交并比（IOU）是度量两个检测框（对于目标检测来说）的交叠程度，公式如下： B_gt 代表的是目标实际的边框（Ground Truth...，GT），B_p 代表的是预测的边框，通过计算这两者的 IOU，可以判断预测的检测框是否符合条件，IOU 用图片展示如下： ?...iou 评价指标 mAP 下面用一个例子说明 AP 和 mAP 的计算 先规定两个公式，一个是 Precision，一个是 Recall，这两个公式同上面的一样，我们把它们扩展开来，用另外一种形式进行展示
Overview PCK是mpii使用的人体关键点估计评价标准，在coco之前，PCK一直是比较主流的metric，包括deepfashion，fashionAI等，都是使用的此标准。...PCK PCK（Percentage of Correct Keypoints）定义为正确估计出关键点的比例，计算检测的关键点与其对应的groundtruth间的归一化距离小于设定阈值的比例(the percentage
coco2017是当前最主流的多人姿态估计benchmark，官网的Evaluate已对coco的评价标准做了详细的解释，本文只对其二次整理。...Overview 首先coco的姿态估计要求对目标进行检测和定位他们的keypoint，测试过程中目标的定位结果是不提供的，这非常符合常理。...其次coco对姿态估计的评价主要参考了coco的目标检测评价，在目标检测评价中，IOU是预测结果与GT之间的相似度度量标准，有了这个值之后，我们就可以设定阈值，计算出AP（average precision...那么同理，对于姿态估计来说，如果也能找到一个衡量预测和GT之间的相似性的标准的话，那就可以套用目标检测的评价了。这个相似性度量标准就是OKS。...无论是目标检测还是姿态估计，coco评价都是以object为单位进行的，而不是图的数量。 OKS 那么什么是OKS？
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