深度学习技术在提高网络安全中终端识别精度
案例介绍
深度学习技术在提高网络安全中终端识别精度
案例介绍
在网络安全的准入系统中，首先要识别接入的终端是否是合法终端，第一步需要先识别终端类型，随着智能设备（打印机、核磁共振设备、B超）种类越来月丰富，传统的根据业务特征（例如IP包）识别终端类型的方法精度上需要进一步提升。此项目采用神经网络反向传播算法，基于大样本训练，提升终端类型识别精度。本人当人算法设计及基于python语言完成算法开发。
案例图片
相似案例推荐
-
某视频app图片，视频上传分析
1准备签名信息：包括请求方法（GET、POST等）、请求UR
-
合同知识图谱
222222222222222222222222222222
-
合同知识图谱
111111111111111111111111111111
-
魔方解算器
通过摄像头获取魔方六面图像，给出其最优解法。本人负责整个项目
-
物联网平台
中乾物联平台面向工业企业提供从设备接入、运行监控、设备资产管
-
海南航空飞机引气系统故障预测建模
应用技术：Python、Java、Hadoop、HBase、
1小时精推人才
需求方专属客服，免费梳理匹配
