在享受着网络技术带来的便利的同时，潜在的威胁在暗处窥探着我们的隐私和安全，例如一种新的网络攻击方式——高级持续型渗透攻击因为其特殊型和高危型逐步受到网络安全从业者的关注。高级持续型渗透攻击由于其颠覆传统病毒的特性，传统的检测方式难以方便的检测其存在和运行，而现有的检测方式有往往伴随着计算资源和时间资源的消耗。因此，基于动态监测APT病毒的目的，笔者采用了行为分析的检测方法，结合MAPREDUCE编程方式和支持向量机算法，得出了一种新的APT检测模型并测算出了分析权重数据。

：随着工业网络和互联网的不断融合，工业控制信息系统面临着传统网络攻击的威胁。文中阐述了当前工业控制 系统的安全现状和工业入侵检测系统的发展，对各种入侵检测技术特点进行了分析对比，提出了一种基于流量特征的入侵检 测技术。基于工控系统的周期性特点，通过数据包预处理、设置上线和下线阈值等步骤，检测出异常数据，并提出了多设备间 的检测方法，提高了检测准确性和效率。

MATLAB人体异常行为检测。可以识别诸如摔倒，慢跑，行走，站立，伸展运动等行为。带界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。

MATLAB人体异常行为姿势识别。带界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。

MATLAB人体异常行为监控（论文，GUI），目前的监控，都是被动式监控，也就是只能看，监控是不能反馈信息给人的，该设计可以从监控里面得到既定信息，比如任务摔倒，站立，行走等。带界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。

一、课题介绍 本文设计了一款人体行为异常监控系统，主要适用人群是老年人，在摄像头固定的情况下，自动检测人体运动轨迹，并与提前设定好的行为库进行匹配，分析判断是否具有异常行为。 在数字图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。为了克服在实际操作中遇到的问题，采用了帧差法和ViBe算法，帧差法即利用帧间变化与当前帧、背景算法来判断它是否大于阈值，并分析视频中序列的运动特性，ViBe算法则是一种背景建模的方法，背景模型是由邻域像素来创建，并对比背景模型、当前输入像素值检测出前景，确定视频中的目标跟踪。在人体行为识别中，运动目标最小长宽比以及连续帧间的加速度来判断人体行为是否异常，如果检测到异常的行为比如说摔倒、快跑等行为，在识别的过程这种实时监测。

识别人体行为。如行走，端坐，卧躺等。matlab实现。

监控视频中的道路事故检测 北京大学团队2018 Road_Accident数据集上监视视频（ ）的真实世界异常检测的实现和修改版本。 数据集 道路事故数据集包含796个* .mp4格式的视频（330正常，366异常，100测试）。 数据集链接：正在更新 C3D提取器：使用3D卷积网络学习时空特征（ ）。 使用Google Colab（）提取视频的C3D功能 按照笔记本中的说明提取视频功能。 训练 检查此笔记本以查看文档以及培训/测试过程。 Keras 1.1.0 Theano 0.9.0 的Python 3 可视化结果 Django Web应用程序。 有关更多详细信息，请参见目录。 档案结构 文件/目录 说明 提取C3D视频功能 Python，Matlab通用脚本 测试视频的Groudtruth批注 用于建立C3D Caffe模型的配置文件 训练/测试代码 Jupyter

基于matlab人体异常行为检测。可以检测如跌倒，奔跑，打架等异常行为，从而预警。

matlab异常行为动作识别。可以识别跌倒，快跑等行为，可以对行为进行预警，报警操作。可以设想把这个算法内置于监控，我国很多空巢老人，如果在监控里面检测到老人有跌倒等行为，可以进行远程报警，远在他想的亲人可以电话让邻居等帮忙，从而解决老人安全问题。