WAF+AI结合，雷池社区版的强大防守能力

最新推荐文章于 2025-01-21 09:36:24 发布
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版权

网上攻击无处不不在，为了保护我自己的网站，搜索安装了一个开源免费的WAF

刚安装完成就收到了海外的攻击，看到是海外的自动化攻击工具做的

雷池刚好也有AI分析，于是就尝试使用这个功能，看看这个ai能力到底怎么样

image.png

以下是原文：

从提供的HTTP请求来看，它似乎是一个标准的HTTP GET请求，用于向/cgi-bin/authLogin.cgi脚本发起认证登录尝试。然而，为了更全面地评估此请求的安全风险，我们需要关注以下几点：

攻击类型 初步看来，这个请求并没有包含明显的攻击载荷。但是，如果authLogin.cgi脚本存在漏洞，例如SQL注入、命令注入或跨站脚本（XSS）等，那么攻击者可能会利用这些漏洞进行攻击。此外，如果用户代理和referer头被恶意使用，也可能导致某些类型的攻击，如HTTP请求走私或信息泄露。

风险等级 基于目前的信息，我们无法断定这是一个恶意请求。然而，由于该请求涉及到登录认证过程，如果处理不当，可能引发中等到高风险的安全问题，尤其是如果脚本没有正确验证和清理输入的话。

请求载荷(code block) GET /cgi-bin/authLogin.cgi HTTP/1.1 Host: 121.199.46.182:443 User-Agent: Go-http-client/1.1 Referer: http://121.199.46.182:443/cgi-bin/authLogin.cgi

载荷意图 此请求旨在与服务器上的authLogin.cgi脚本交互，可能用于登录或身份验证目的。User-Agent字段表明请求来自使用Go语言编写的客户端。Referer字段显示了请求前页面的URL，这在某些情况下可以用于追踪用户的导航历史或用于某些类型的攻击，如点击劫持。

安全建议 代码审查：检查authLogin.cgi脚本是否存在任何已知的安全漏洞，确保所有输入都经过适当的清理和验证。 更新和补丁：保持所有软件组件最新，应用最新的安全补丁。 安全配置：确保服务器配置遵循最小权限原则，限制对敏感资源的访问。 监控和审计：实施日志记录和监控策略，以便及时检测和响应潜在的攻击活动。 安全测试：定期进行渗透测试和安全评估，以识别和修复潜在的安全弱点。 根据以上分析，虽然直接从请求中检测到的风险较低，但考虑到认证过程的敏感性，仍需对相关脚本和系统进行深入的安全审查和防护措施加强。

综合来看分析的非常全面，对于不属于安全的小伙伴非常有帮助。感兴趣的也来下载安装尝试一下吧

huangyunling
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在Windows10上配置CUDA环境教程是百度提出的一种实时目标检测模型。RT-DETR采用了与DETR相同的编码器和解码器结构，但对其进行了大量的优化，在保持较高检测精度的同时，实现了实时目标检测，为目标检测领域提供了一种新的有效解决方案，具有广泛的应用前景，如自动驾驶、智能监控、机器人等领域。以上是RT-DETR官方的论文和代码，详细介绍了RT-DETR的构成和实现。在YOLOv10中也实现了RT-DETR的代码，所以本文使用YOLOv10的项目文件进行RT-DETR的训练和测试。YOLOv10。
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RT-DETR代码详解（官方pytorch版）——参数配置（1）
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RT-DETR详解之 Decoder 层
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本文给大家带来是利用RT-DETR模训练自己的数据集，RT-DETR是一种新提出的目标检测模型，它利用的自注意力机制来处理图像数据。不同于YOLO通过连续的卷积层直接对图像区域进行分析，RT-DETR采用Transformer架构中的自注意力机制，这允许模型更有效地理解图像中不同部分之间的关系。这种方法使得RT-DETR在处理图像中的复杂场景和多对象环境时，能够展现出更高的准确性和效率。此外，RT-DETR在保持高精度的同时，也针对实时处理进行了优化，使其适合需要快速响应的应用场景。
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对RT-DETR的encoder部分，整体看下来像是yolo的backbone+neck。RT-DETR的核心还是在增速上，所以这里它的优化思想是值得借鉴的，但是yolo结构跟DETR结构之间的界限越来越模糊了。对query的优化上，只是做了对齐，使其选择的query更加精确。整体而言模型的创新不大。虽然DETR提倡的是NMS-Free，但是对于某些对精装度要求较高的任务中，如果阈值设置过低，导致最后得出的框过多，仍然需要借助NMS的方法去改进。设置过高则存在丢框的问题。
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找到在RT-DETR中，模型和数据集是怎么传入train_ine_epoch中进行训练的
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chinagudujian的专栏
01-04 4367
是由 Baidu 提出的基于 transformer 的端到端实时检测器，本篇文章主要分享博主在实现 RT-DETR 推理和部署时做的一些尝试，不涉及任何的原理性分析。若有问题欢迎各位看官批评指正😄博主在这里针对 RT-DETR 的预处理和后处理做了简单分析，同时与大家分享了 C++ 上的实现流程，目的是帮大家理清思路，更好的完成后续的部署工作😄。
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pengxiang1998的博客
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博主一直一来做的都是基于的目标检测领域，相较于基于卷积的目标检测方法，如YOLO等，其检测速度一直为人诟病。终于，RT-DETR横空出世，在取得高精度的同时，检测速度也大幅提升。那么RT-DETR是如何做到的呢？在研究RT-DETR的改进前，我们先来了解下DETR类目标检测方法的发展历程吧DETRNMSDAB-DETRDETR100DETRDAB-DETRH-DETR然而，上述方法尽管已经大幅提升了检测精度，降低了计算复杂度，但其受本身高计算复杂度的制约，DETR。
RT-DETR 基于Transformer的目标检测模型介绍及微调训练
小毕超博客
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RT-DETR是基于Transformer的目标检测模型,DETR的基础上采用了高效的混合编码器和IoU感知,有效降低了计算成本、提高了检测精度。
rt-detrv3网络结构
03-16
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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