在人工智能的浪潮下，现在各类科技领域都要加上一点AI、深度学习、神经网络的概念，以免不落后于潮流。但是产品归产品，技术归技术。就人工智能当下的成熟度而言，笔者认为至少在信息安全领域，由专业的安全专家团队利用庞大的项目经验、客户运维经验组成的各类安全规则库能力依然是优于AI引擎的。类似于Exabeam之流采用机器学习的UEBA产品，无论实在公开案例还是我所了解的客户反馈均表示，客户专业的安全运维
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2023-11-19 07:49:16
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基于规则的方法
这些方法成功关键取决于将陈述句转换到疑问句的规则设计得是否足够好，而转化规则通常需要设计者具有深层的语言知识。为了改进纯基于规则的系统，2010 年，Heilman 等人引入了一种冗余问题生成和排序的方法，该方法使用基于规则的方法从输入语句生成多个问题，然后使用监督学习的方法，利用术语抽取以及浅层语义分析对它们进行排序，仅仅保留排名靠前的问题，由此生成的问题相较于
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2023-11-13 15:45:11
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1. Attention机制由来编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果。这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示，对于长度较短的输入序列而言，该模型能够学习出对应合理的向量表示。然而，这种模型存在的问题在于：当输入序列非常长时，模型难以学到合理的向量表示。 使用传统编码器-解码器的RNN模型先用一些LSTM单元来对输入序
深入了解Edgio托管WAF规则当一个请求到达托管WAF规则时，它将被我们专有的Edgio规则集（ECRS）评估，该规则集有500多条，专门用于缓解广泛的应用攻击。这带来了额外的复杂性，因为有这么多类别的规则【即一般的SQL注入（SQLi）、跨网站脚本（XSS）和远程代码执行（RCE）规则】和特定的WordPress、Joomla和Apache Struts规则。需要仔细地确定优先次序，以确保它们
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2023-11-06 13:14:51
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我的每一天充满了来自现有和潜在客户的各种问题。其中，我喜欢回答的一个问题是：是什么让我们的web应用程序防火墙（WAF）和我们的安全规则集如此精确？当考虑到过去几年发生的新攻击载体和漏洞的冲击时，准确性是至关重要的。事实上，网络安全和基础设施安全机构（CISA）最近在其已知利用漏洞目录中增加了66个新漏洞。CISA并不是唯一关注安全性和性能的机构。根据WAF最近的一项调查，企业希望减少
基于规则和规则引擎的系统的一点总结
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2012-05-16 08:08:00
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学习java语言我们需要了解一些有关JAVA语言的一些常识，可能不仅仅用于JAVA语言当中，在其他语言也会用到。 1.关键字和保留字 关键字： - 定义：被java语言赋予了特殊含义，用做专门用途的字符串 - 特点：全是小写 保留字： - 现版本未用的关键字2.标识符 对变量，方法和类等要素命名时使用的字符。 命名规则：由26个英文字母大小写 ，0-9，_ , 或 $ 组成.数字不可以开头不可以使
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2023-10-10 10:01:54
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规则引擎是面向技术人员的工具。目前技术人员为什么会选择规则引擎来使用，主要是基于如下情形来考虑： 1、业务逻辑从程序代码中脱离出来。通过配置来实现业务规则。 2、业务规则的变更，可以直接由用户通过web界面来修改和变更。 针对这一类需求情况，其实我们有一般由以下的几种可选方案： 1、选择规则引擎来实现。 现有的规则引擎产品一般都能满足以上这两种要求。可以不用代码，比如Java来实现业务逻辑，而采用规则语言通过规则配置器来完成。用户需要变更时，一般都会提供C/S或者B/S版本的规则配置器来实现。 2、采用动态语言： 直接采用JS或者其他的动态语言BeanShell等，也可以实现不通过Java代.
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2013-07-05 22:06:00
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文章目录一、前言二、iptables简介三、iptables原理四、iptables设置规则五、 Linux 常用实例六、注意事项1、命令书写规则2、谨慎使用的动作 DROP3、永久生效 一、前言其实在IT行业里了，不仅是专职的运维人员需要了解 iptables，开发、测试等人员在了解系统架构，环境搭建等过程中也是需要多多少少对 iptables 进行简单的认识与了解的，这样才能在更快的了解架构
数据科学：机器学习VS. 基于规则的系统（规则系统）作者：Karthik Guruswamy, TERADATA译者：张某人ER 在过于的25年中，开发者在传统数据仓库上建立基于内嵌规则的实际操作模型。对于领域专家和顾问来讲，（数据（业务）中的）规则是相对容易归纳并易于开发的，只要依赖于他们的经验，并按其最佳实践，即可编码实现自动化的决策。 对于一个正在运行
# Java 基于规则设计的简介与实现
在软件开发中，基于规则的设计是一种灵活且高效的方法。它通过将业务逻辑与代码解耦，使得业务规则的更改无需修改程序的核心逻辑。这对于企业来说尤其重要，因为业务规则常常频繁变动。接下来，我将详细介绍实现 Java 基于规则设计的流程。
## 流程步骤
我们可以将实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1
规则演绎系统概述基于规则的演绎系统将类似于P ⇒ Q这样的蕴涵关系作为规则使用，直接用于推理。这类系统主要强调使用规则进行演绎，故称为规则演绎系统。把有关问题的知识和信息划分为：规则：由包含蕴含形式的表达式表示事实：无蕴含形式的表达式表示并画出相应的与或图，然后通过规则进行演绎推理。基于规则的问题求解系统运用下述规则来建立：If→ThenIf部分可能由几个if组成，而Then部分可能由一个或一个以
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2023-11-06 17:34:02
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自1993年Agrawal提出数据库中的关联规则挖掘后，关联规则挖掘算法及应用得到迅速发展。关联规则的功能不再局限于概念描述。1997年，Ali等人提出了使用分类关联规则进行部分分类的思想，但他们当时认为关联规则在分类预测问题上很难取得重大的进展。在1998年纽约举行的数据库知识发现国际会议上，新加坡国立大学的Liu等人提出了基于分类关联规则的关联分类算法CBA，从此揭开了关联分类的序幕。
与传
规则引擎有许多种：Drools，Aviator，Mvel，EasyRule，这里主要讲解一下EasyRule。easyRule集成了Mvel，而Mvel表达式非常强大，我们可以自己写一些表达式，交给mvel进行解析计算，得到这个表达式计算的值。easyRule可大致分为三部分：规则引擎，事实，规则<dependency>
<groupId>org.j
目录关联规则衡量指标关联规则挖掘子任务先验演算法APRIORI两个原则：频繁项集的计算：频繁模式增长法Frequent Pattern-growth1. 建立FP-tree2. 挖掘FP-tree关联规则关联规则又称购物篮分析，指从看似相关却又不相同的交易记录中找出潜在有用的关联规则。衡量指标支持度support：频率，表示某个或某些购买商品与总体购买商品之间的关系；如果某个项原本的支持度很低，即
第三章 软件体系结构风格（上）3.1 软件体系结构风格概述软件体系风格也称软件体系结构惯用模式，它定义了用于系统描述的术语表和一组用于指导系统构建的规则。软件体系结构风格包括构件、连接件和一组将它们组合在一起的约束限制。3.2 常用的软件体系结构风格（1）数据流风格：批处理、管道/过滤器 （2）调用/返回风格：主程序/子程序、加粗样式 （3）面向对象风格 （4）独立部件风格：进程通信、事件驱动 （
翻译：taowen本文是XML Europe 2002会议上的一次tutorial的记录。详细讲述了各种用来定义xml的结构应该是这样的schema语言的特点以及用处。我将文章译成了三部分，这是第一部分，讲述基于规则的schema如何规范XML。1. 简介What is a XML schema language?什么是 XML schema 语言？I will insist more on th
算法简介 基于规则的分类器是使用一组"if...then..."规则来对记录进行分类的技术。 模型的规则用析取范式 R =(r1 ∨ r2 ∨ ••• ∨ rk)表示，其中R称作规则集，ri 是分类规则或析取项。 每一个分类规则可以表示为如下形式：ri:(条件i)→yi规则左边成为规则前件或前提。它是属性测试的合取：条件i=(A1 op v1)∧(A1 op v1)∧•••∧(A1 op
所谓中文分词，就是将中文语句中的词汇切分出来。中文文本自动分词算法从20世纪80年代以来就一直是研究热点。分词技术作为自然语言处理的基础环节，同时也是关键环节之一，它的质量好坏直接影响到后续处理步骤的效果。本文将讨论三种基于规则的中文分词算法，分别是正向最大匹配法、逆向最大匹配法、双向匹配法，介绍其要点及优缺点，并代码实现。 （一）基于规则的自动分词算法（1）简介：事先人工建立好分词词典
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2023-08-01 21:12:02
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我们的核心目标是从海量审计数据中筛选出真实的、值得关注的告警事件。因此，流程需要执行预处理、日常行为汇总、规则库自动匹配、人工处置等步骤，以确保告警事件等到有效清洗。 整个业务流程第一步是数据采集，只有采集到分析系统关键数据才能有效提取具有威胁的告警事件，因此很多SIEM系统主打全量日志采集，将整个信息系统所有的网络通信以PCAP包采集、留存，将下到终端电脑开机、上到业务系统CPU利用率
原创
2023-05-31 12:18:05
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