带有CSE-CIC-IDS-2018的指令检测系统 这是针对CIC-IDS-2018的具有随机森林算法的机器学习分析。 它仅使用“ Thursday-15-02-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv”文件来分析DDoS攻击。 我将模型应用于通过Django和Django-Channels来利用sFlow的软件定义网络中的DDoS攻击。 在这里了解更多: : 信用:
2022-03-12 18:33:53 12KB data-science machine-learning ddos random-forest
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对级联积分梳状滤波器介绍的一篇文档,如果对CIC不了解的话,看看很合适。深入的学习需要看Hogenauer的原文,CIC可是以他的名字命名的!
2022-03-03 14:38:10 131KB CIC
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基于CIC 滤波器原理的音频信号快速重采样算法.pdf
2022-02-21 09:05:17 709KB 算法 音视频 数据结构 技术文档
2022-02-19 21:15:54 43.27MB FSC 证书 CIC
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学IC设计的童鞋会感兴趣的。这是台湾国科会晶片中心(CIC)的一个教程,里面包括从电路图设计,模拟,到版图设计到设计规则检查各个方面。
2022-01-04 13:13:39 6.55MB Tanner IC设计
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学习笔记_CIC_filter及其matlab实现.doc
2021-12-09 20:01:29 436KB
CIC Filter 实现的matlab源码
2021-12-03 15:45:57 284KB CIC matlab 滤波器
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异步FIFO 伪随机序列 伽罗华域GF(q)乘法器 积分梳状滤波器(CIC)等Verilog实例程序代码合集(9例): CORDIC数字计算机的设计 RS(204,188)译码器的设计 伪随机序列应用设计 伽罗华域GF(q)乘法器设计 常用乘法器设计 常用加法器设计 异步FIFO设计 积分梳状滤波器(CIC)设计 除法器设计 // FIFO顶层模块 module async_fifo (rdata, wfull, rempty, wdata, wreq, wclk, wrst_n, rreq, rclk, rrst_n); parameter DATA_WIDTH = 8; // FIFO数据位宽 parameter ADDR_WIDTH = 4; // FIFO地址位宽 output [DATA_WIDTH-1:0] rdata; output wfull; output rempty; input [DATA_WIDTH-1:0] wdata; input wreq, wclk, wrst_n; input rreq, rclk, rrst_n; wire [ADDR_WIDTH-1:0] wptr, rptr; wire [ADDR_WIDTH-1:0] waddr, raddr; wire aempty_n, afull_n; dp_ram dp_ram(.rdata(rdata), // 双端口RAM .wdata(wdata), .waddr(wptr), .raddr(rptr), .wclken(wreq), .wclk(wclk)); defparam dp_ram.DATA_WIDTH = DATA_WIDTH, dp_ram.ADDR_WIDTH = ADDR_WIDTH; async_cmp async_cmp(.aempty_n(aempty_n), // 异步读/写地址指针比较器 .afull_n(afull_n), .wptr(wptr), .rptr(rptr), .wrst_n(wrst_n)); defparam async_cmp.ADDR_WIDTH = ADDR_WIDTH; rptr_empty rptr_empty(.rempty(rempty), // 读地址指针与"空"标志控制逻辑 .rptr(rptr), .aempty_n(aempty_n), .rreq(rreq), .rclk(rclk), .rrst_n(rrst_n)); defparam rptr_empty.ADDR_WIDTH = ADDR_WIDTH; wptr_full wptr_full(.wfull(wfull), // 写地址指针与"满"标志控制逻辑 .wptr(wptr), .afull_n(afull_n), .wreq(wreq), .wclk(wclk), .wrst_n(wrst_n)); defparam wptr_full.ADDR_WIDTH = ADDR_WIDTH; endmodule
示例程序,学习滤波器的,非常的必要,好好的学习。示例程序,学习滤波器的,非常的必要,好好的学习。
2021-11-30 10:32:41 742B 安捷伦 示波器
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在CIRA-CIC-DoHBrw-2020数据集中,采用了两层方法来捕获良性和恶意DoH流量以及非DoH流量。要生成代表性数据集,请访问前10k个Alexa网站,并分别使用支持DoH协议的浏览器和DNS隧道工具来生成HTTPS(良性DoH和非DoH)和DoH流量。在第一层,通过使用统计特征分类器将捕获的流量分为DoH和非DoH。在第二层,使用时间序列分类器将DoH流量分为良性DoH和恶意DoH。
2021-11-25 15:56:42 295.61MB 入侵检测 DoH 网络安全数据集
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