YAPC::Japan::Online 2022 での発表資料です。 recheck: https://makenowjust-labs.github.io/recheck
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ReDoS 検出の最先端 recheck の紹介 / State of the Art of ReDoS Detection
YAPC::Japan::Online 2022 での発表資料です。 recheck: https://makenowjust-labs.github.io/recheck
Starting today, you can receive anomaly detection alert notifications with root cause analysis, so you can proactively take actions and minimize unintentional spend. AWS Cost Anomaly Detection is backed by a machine learning model that is able to detect various types of anomalies (whether a one-time cost surge, or gradual cost increases) with minimal user intervention. The model learns your histor
Live Proxy and VPN Detection Last Change: 7th February 2024, Version: 0.9.14 Use US East Server Use Germany Server Use Singapore Server Due to a large amount of traffic, this request was rate limited. Please try again. This website can detect if your connection is using a Proxy or VPN. You can add Proxy and VPN detection to your own Website or App. After integrating the small JavaScript in your we
GitHub - rcmaehl/WhyNotWin11: Detection Script to help identify why your PC is not Windows 11 Release Ready. Now Supporting Update Checks!
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[新サービス]インシデントからの復旧を有人でサポートしてくれるAWS Incident Detection and Responseがリリースされました | DevelopersIO
[新サービス]インシデントからの復旧を有人でサポートしてくれるAWS Incident Detection and Responseがリリースされました 新サービスのAWS Incident Detection and Responseの紹介です。一言でいうと、大規模でビジネスクリティカルなシステムのレジリエンスを確保するAWSの有人サポートといった感じだと思います。 こんにちは、臼田です。 みなさん、インシデント対応の準備してますか？(挨拶 今回は新しくリリースされたAWS Incident Detection and Responseについて紹介します。 AWS Enterprise Support launches AWS Incident Detection and Response 概要 AWS Incident Detection and ResponseはAWSエンタープライ
![[新サービス]インシデントからの復旧を有人でサポートしてくれるAWS Incident Detection and Responseがリリースされました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dbd986df3b8813021c05774388d422f15d8e2ca5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F08%2Faws-support.png)
https://blog.tensorflow.org/2020/07/tensorflow-2-meets-object-detection-api.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhKis9ECId8eIwn_p0SVMBt3a1vfvKOcOZXy6zK0fWoyzXnzQTguKc2CV__6oI1Pwg22NjWsErpDKqjwQdzjilvmqwWkXPj2ncglphh6mAhpoZ_QXQiDwxnwo-GjKEP0fEOb3uBlNlh9sc/s1600/tensorflow2objectdetection.png July 10, 2020 — Posted by Vivek Rathod and Jonathan Huang, Google Research At the
GitHub - Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB: 💎1MB lightweight face detection model (1MB轻量级人脸检测模型)
A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?
※本記事は2022年5月13日に公開された記事の翻訳版です。 ※この記事はSecurity Tech Blogシリーズ: Spring Cleaning for Securityの一環で書かれています。 こんにちは。Security EngineeringチームのDavidです。 この記事では、メルカリが独自に実施しているSOC（セキュリティオペレーションセンター）の取り組みを紹介します。少しでも読者の脅威検出の取り組みをスタートするきっかけになれたらと思っています。 はじめに 一般的に、サイバーセキュリティは、防止(Prevention)、検出(Detection)、対応(Response)の3つの主要原則に分類されます。最近のブログ投稿やオンライン登壇では、SecurityチームとMicroservice Platformチームが主にセキュリティの防止の側面 [1] について触れてきま
Kaggle体験記：IEEE CIS Fraud Detectionで19位/6381 - kurupicalのブログ
はじめに こんにちは。くるぴー(@kurupical)です。 このたび、IEEE CIS Fraud Detectionコンペに、@pondelion1783さん、@HighGradeToppoさん、@TaTakoihirokazuさんと参加し、19位/6381の成績を残すことができました。 チームのみなさまはとても優秀で、コンペに参加した2ヶ月の間とても刺激的な時間を過ごすことができ、いい経験になりました。 チーム目標であった「金メダル」も達成できてとても嬉しいです。本当にありがとうございました！ このブログでは、これからKaggleなどのデータ分析コンペ参加しようとしている方向けに、どのようにコンペに取り組んだのかという経緯を残しておきたいと思います。 何かのお役に立てれば幸いです。 もしよろしければ、1年前に書いたkaggle体験記もあわせてご覧ください。 kurupical.hat
TensorFlowの物体検出用ライブラリ「Object Detection API」を手軽に使えるソフト「Object Detection Tools」を作ってみた - karaage. [からあげ]
TensorFlow 2.xに対応しました 「Object Detection API」のTensorFlow 2.x対応に伴い、「Object Detection Tools」もTensorFlow 2.xに対応しました。詳細は以下のQiita記事参照ください。 TensorFlowの「Object Detection API」が凄いけど難しい ディープラーニングによる物体検出を色々試しています。 上記の記事では、SSDという手法だけを試してみたのですが、その他の色々な手法（Faster RNN等）やパラメータを変えて比較してみたくなりますね。 そんなときに便利なのがGoogleさんが提供している「Object Detection API」です。 実験的なソフトの位置付けではあるのですが、学習から推論まで可能なソフトが揃っていますし、configファイルを用いてSSDをはじめとした多くの
![TensorFlowの物体検出用ライブラリ「Object Detection API」を手軽に使えるソフト「Object Detection Tools」を作ってみた - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3c7ab86ab76b4862b1098226a2f4b68417df6794/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20190525%2F20190525162350.png)
NFLのPlayer Contact Detectionで金メダル獲得＆コンペ振り返り - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは 機械学習チームYAMALEXの@tereka114です。 YAMALEXは Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 日本時間3/2までKaggleで開催されていたコンペティションである「1st and Future - Player Contact Detection」がとても面白かったのでその共有をします。 なお、私が所属したチームは9位で金メダルを獲得しました。ソリューションは次に記載されておりますので、ご確認ください。 www.kaggle.com どのようなコンペだったのか。 NFLに関するコンペはここ数年連続で開催されています。 1年目：プレイヤーのヘルメットの座標を衝突したか否かを検出する。 2年目：プレイヤーのヘルメットごとにプレイヤーをアサインする
Shota Imai@えるエル on Twitter: "テスラの自動運転車の制御AI視点で、行っている処理を可視化したもの semantic segmentation、object detection、depth estimationなど、最近の機械学習、特にCV技術の集合体感がある(… https://t.co/KLdiklVxA3"
テスラの自動運転車の制御AI視点で、行っている処理を可視化したもの semantic segmentation、object detection、depth estimationなど、最近の機械学習、特にCV技術の集合体感がある(… https://t.co/KLdiklVxA3
GitHub - JPCERTCC/EmoCheck: Emotet detection tool for Windows OS
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AWS Glue で機密データを処理出来る Sensitive data detection API に日本向けのデータパターンが追加されたので試してみた | DevelopersIO
AWS Glue で機密データを処理出来る Sensitive data detection API に日本向けのデータパターンが追加されたので試してみた いわさです。 AWS Glue では、データに含まれる機密データを処理するための Sensitive data detection API という機能があります。 これまで日本語圏のデータはサポート範囲が限定的だったのですが、本日のアップデートでいくつか日本および英国のデータタイプがサポートされるようになりました。 本日は日本のダミーデータを用意して検証を行ってみました。 Glue Studio でジョブを作成 Sensitive data detection API の利用方法です。 AWS Glue Studio で Detect Sensitive Data アクションが用意されていますのでそちらを利用します。 以下のように Gl
New – Amazon CloudWatch Anomaly Detection | Amazon Web Services
AWS News Blog New – Amazon CloudWatch Anomaly Detection Amazon CloudWatch launched in early 2009 as part of our desire to (as I said at the time) “make it even easier for you to build sophisticated, scalable, and robust web applications using AWS.” We have continued to expand CloudWatch over the years, and our customers now use it to monitor their infrastructure, systems, applications, and even bu
Google Cloud、乗っ取られて暗号資産を無断採掘されているインスタンスを検出する「VM threat detection」発表。ハイパーバイザによるメモリ分析でエージェントレス
Google Cloud、乗っ取られて暗号資産を無断採掘されているインスタンスを検出する「VM threat detection」発表。ハイパーバイザによるメモリ分析でエージェントレス ビットコインに代表される暗号資産の登場により、コンピュータの計算能力はマネーへとほぼ直接変換できるようになりました。これは悪意あるユーザーがコンピュータ資源を不正使用する動機をより強力なものにしたといえます。 Googleが2021年11月にクラウドの不正利用について調査し公開したレポートによると、不正利用されたインスタンスの86％が暗号資産の無断採掘に使われたとのことです。 実際に、知らないうちにクラウド上のインスタンスが乗っ取られて無断採掘に使われ、クラウド事業者から多大な金額の請求が届いた、という事例はしばしば発生しています。 Google Cloudは、こうした暗号資産の無断採掘を防ぐための新機能「
Big Sky :: C++ な WebServer 実装 crow と TensorFlow Lite を使って Object Detection の API サーバを書いた。
自宅で動かしている物体認識サーバは TensorFlow を使って Go で書かれていたのだけど、CPU 負荷が高いので以前 go-tflite で書き換えた。その後 Raspberry Pi Zero W でそのまま使えるだろうと思っていたら結構リソースが厳しかったので C++ なウェブサーバの実装である crow と TensorFlow Lite を使って書き換える事にした。 GitHub - ipkn/crow: Crow is very fast and easy to use C++ micro web framework (inspired by Python Flask) How to Build If you just want to use crow, copy amalgamate/crow_all.h and include it. Requirements C..
第五回 全日本コンピュータビジョン勉強会 ECCV2020読み会で「End-to-End Object Detection with Transformers」を読みました。 副題として「～長年の苦労は一瞬にして無駄になるのか」という危機感を煽るフレーズを付けています。Transformerは諸分野でその有用性が急速に認められていますが、CVでもTransformerさえあれば他には何もいらないのでしょうか？（Transformer is all you need なのか） 結論は…？ Transformerの適用事例集や、Transformer自体の丁寧な説明にも腐心しているので、Transformerよく分からん！という人もご覧ください。 コロナ禍における遠隔授業録画の徒rいやTipsもありますよ。
正式リリースされた「AWS Cost Anomaly Detection」を利用して、EC2 Mac インスタンスの課金を検出させてみた | DevelopersIO
AWSチームのすずきです。 2020年12月16日、AWS Cost Anomaly Detection 機械学習モデルを利用して 異常なAWSコストの発生を検出するサービスが正式リリースされました。 Announcing General Availability of AWS Cost Anomaly Detection AWS コスト異常検出のご紹介 (プレビュー) 「Cost Anomaly Detectio」(コスト異常検出) の 設定と、異常なAWS利用コストがどのように検出されるか、 reInvent2020中に発表された EC2 Mac インスタンス の評価利用で発生した結果について紹介させていただきます。 設定 AWSコスト管理 AWS コスト管理ダッシュボードの「コスト異常検出」を利用します。 モニター作成 AWSのサービスを対象とするモニターを作成しました。 通知設定
Detect inactive users with the Idle Detection API | Capabilities | Chrome for Developers
How to use the Idle Detection API Feature detection To check if the Idle Detection API is supported, use: if ('IdleDetector' in window) { // Idle Detector API supported } Idle Detection API concepts The Idle Detection API assumes that there is some level of engagement between the user, the user agent (that is, the browser), and the operating system of the device in use. This is represented in two
Locomotive Scroll | Detection of elements in viewport & smooth scrolling with parallax effects.
A simple scroll library used by developers at Locomotive. Built as a layer on top of ayamflow's virtual-scroll, it provides smooth scrolling with support for parallax effects, toggling classes, and triggering event listeners when elements are in the viewport.
Object detection has been a hot topic ever since the boom of Deep Learning techniques. This article goes over the most recent state of the art object detectors. First we will start with an introduction to the topic of object detection itself and it’s key metrics. The evolution of object detectors began with Viola Jones detector which was used for detection in real-time. Traditionally, object detec
祝 CloudWatch Anomaly Detection が GA になりました！ | DevelopersIO
こんにちは 園部です。 オープンプレビュー となっていました CloudWatch Anomaly Detection が GA となりました！ 新規 – Amazon CloudWatch anomaly detection – 異常検出 今回、オープンプレビュー時との差異を中心に、やってみたいと思います！ オープンプレビュー時に関しては、弊社メンバーが記事にしてくれています。 CloudWatchにAnomaly detection(異常検出)が追加されました（Open preview） 最後に、 Anomaly Detection と Outlier Detection について、調べた内容を整理してみます。 CloudWatch Anomaly Detection 異常検出は、選択したメトリクスの履歴値を分析し、毎時、毎日、毎週繰り返される予測可能なパターンを探します。 次に、将来
GitHub - wmuron/motpy: Library for tracking-by-detection multi object tracking implemented in python
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GitHub - xuebinqin/U-2-Net: The code for our newly accepted paper in Pattern Recognition 2020: "U^2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection."
** (2022-Aug.-24) ** We are glad to announce that our U2-Net published in Pattern Recognition has been awarded the 2020 Pattern Recognition BEST PAPER AWARD !!! ** (2022-Aug.-17) ** Our U2-Net models are now available on PlayTorch, where you can build your own demo and run it on your Android/iOS phone. Try out this demo on and bring your ideas about U2-Net to truth in minutes! ** (2022-Jul.-5)** O
The OpenSSL punycode vulnerability (CVE-2022-3602): Overview, detection, exploitation, and remediation | Datadog Security Labs
emerging vulnerabilities The OpenSSL punycode vulnerability (CVE-2022-3602): Overview, detection, exploitation, and remediation November 1, 2022 emerging vulnerability On November 1, 2022, the OpenSSL Project released a security advisory detailing a high-severity vulnerability in the OpenSSL library. Deployments of OpenSSL from 3.0.0 to 3.0.6 (included) are vulnerable and are fixed in version 3.0.
Kaggleコンペ初心者が命削りながらなんとかメダル圏内に滑り込んだ話 (IEEE-CIS Fraud Detection) - オットセイの経営日誌
前回のブログ記事投稿から約１ヶ月。この１ヶ月はKaggleのIEEE-CIS Fraud Detectionに人生を捧げると決めてブログを休んでいましたが、10/4にコンペが終了しました。 結果は、6381の参加チーム中、532位でした。上位10%に入ることができ、初Kaggle本気参戦で銅メダルを獲得することができました。 しかし、2週間ほど前からあらゆる試行錯誤を繰り返してもPublic LBが上がらず、所謂「このKaggleコンペ何もわからない」状態に陥り、非常に苦しい思いをした記憶が強いです。 ということで、本記事はKaggleで初メダル圏内を目指そう、という方を読者に想定して、自分のやったことを書きます。 メダルを既に獲得されている方、ましてKaggle Expert以上の方で万が一本記事にたどり着かれた場合は、さくっと離脱いただくか、笑って眺めていただければと思います。 1.
Flaky Tests In React: Detection, Prevention and Tools - Semaphore
In the context of React, testing is a non-negotiable process to maintain code quality and a smooth user experience. However, there’s one frustrating bad news that is commonly faced when running tests in React. And that is flaky tests. In the simplest of words, flaky tests are tests that seem to pass most of the time but fail sometimes, all without changes to the code or test — just for no reason.
Jetson Nanoでリアルタイムに物体検出をする方法（TensorFlow Object Detection API/NVIDIA TensorRT） - Qiita
Jetson Nanoでリアルタイムに物体検出をする方法（TensorFlow Object Detection API/NVIDIA TensorRT） Jetson Nanoでの物体検出 Jetson Nanoでディープラーニングでの画像認識を試したので、次は物体検出にチャレンジしてみました。そこで、本記事では、TensorFlowの「Object Detection API」と「Object Detection API」を簡単に使うための自作ツール「Object Detection Tools」を活用します。 これらに関して詳細は、以下ブログ記事を参照下さい。Jetson Nanoでの物体検出自体は、本記事で完結するのでブログ記事は読まなくても大丈夫です。 TensorFlowの物体検出用ライブラリ「Object Detection API」を手軽に使えるソフト「Object Det
最適な衝突判定を即選択。Collision Detection 早見表【Unity 2018.3 以降】 | VirtualCast Blog
最適な衝突判定を即選択。Collision Detection 早見表【Unity 2018.3 以降】 こんにちは！バーチャルキャストクライアント開発の江口です。最近は主にバーチャルキャストのバグ修正を担当しています。以前、オブジェクトが床を貫通してしまう不具合を修正したときに、Rigidbody の Collision Detection (衝突判定) のモード選びで悩み、多くの時間を使ってしまいました。Unity 2018.3 以降で使用できる４つの Collision Detection モードがまとめて解説されている日本語ページを見つけられなかったので、この機会に一発で適切な Collision Detection を選べるフローチャートを作成しました。 各 Collision Detection の解説 Discrete モード Discrete モードは Rigidbody
RotaJakiro: A long live secret backdoor with 0 VT detection
Overview On March 25, 2021, 360 NETLAB's BotMon system flagged a suspiciousELF file (MD5=64f6cfe44ba08b0babdd3904233c4857) with 0 VT detection, the sample communicates with 4 domains on TCP 443 (HTTPS), but the traffic is not of TLS/SSL. A close look at the sample revealed it to be a backdoor targeting Linux X64 systems, a family that has been around for at least 3 years. We named it RotaJakiro ba
我々の生活にQRコードが浸透してから何年経ったでしょうか。QRコードの読み取り機能はOS標準で可能になり、もはや「QRコードアプリ」すら不要な時代になりました。 一方でブラウザにおけるQRコードの取り扱いは、全くサポートされていませんでした。今まではゼロから実装した有志のライブラリを使ってQRコードの読み取りを実装していました。 しかしBarcode Detection APIの実装で、そういったライブラリも不要になるかもしれません。 Shape Detection API 近年になって、ブラウザにShape Detection APIというAPIの策定・実装が始まっています。 Shape Detection APIは現在以下の2つのAPIから構成されています。 Barcode Detection API Face Detection API また、「親戚」として、OCRを実現するText
GitHub - anouarbensaad/vulnx: vulnx 🕷️ an intelligent Bot, Shell can achieve automatic injection, and help researchers detect security vulnerabilities CMS system. It can perform a quick CMS security detection, information collection (including sub-domain
vulnx 🕷️ an intelligent Bot, Shell can achieve automatic injection, and help researchers detect security vulnerabilities CMS system. It can perform a quick CMS security detection, information collection (including sub-domain name, ip address, country information, organizational information and time zone, etc.) and vulnerability scanning. License
新規 – Amazon CloudWatch anomaly detection – 異常検出 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 新規 – Amazon CloudWatch anomaly detection – 異常検出 Amazon CloudWatch は、「AWS を使用して、高度でスケーラブルで堅牢なウェブアプリケーションをより簡単に構築できるようにする」という願い (当時の私の説明) の一環として、2009 年初めに開始されました。 私たちは長年にわたって CloudWatch の拡張を続けており、現在ではお客様がそれを使用してインフラストラクチャ、システム、アプリケーション、さらにはビジネス指標を監視しています。お客様はカスタムダッシュボードを構築、アラームを設定し、CloudWatch を使用して、アプリケーションのパフォーマンスや信頼性に影響する問題を警告しています。 CloudWatch アラームを使用したことがあれば、アラームのしきい値を設定
[DL輪読会] Spectral Norm Regularization for Improving the Generalizability of De...Deep Learning JP
Introducing Amazon CloudWatch Anomaly Detection – Now in Preview
Amazon CloudWatch Anomaly Detection applies machine-learning algorithms to continuously analyze system and application metrics, determine a normal baseline, and surface anomalies with minimal user intervention. You can use Anomaly Detection to isolate and troubleshoot unexpected changes in your metric behavior. You can apply CloudWatch Anomaly Detection on metrics in your account, including custom
GitHub - facebookresearch/detectron2: Detectron2 is a platform for object detection, segmentation and other visual recognition tasks.
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Google Cloud、乗っ取られて暗号資産を無断採掘しているインスタンスを見つける「VM threat detection」発表
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「AGoogle Cloud、乗っ取られて暗号資産を無断採掘されているインスタンスを検出する「VM threat detection」発表。ハイパーバイザによるメモリ分析でエージェントレス」（2022年2月9日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 ビットコインに代表される暗号資産の登場により、コンピュータの計算能力はマネーへとほぼ直接変換できるようになりました。これは悪意あるユーザーがコンピュータ資源を不正使用する動機をより強力なものにしたといえます。 米Googleが2021年11月にクラウドの不正利用について調査し公開したレポートによると、不正利用されたインスタンスの86％が暗号資産の無断採掘に使われたとのことです。 実際に、知らないうちにクラウド上のインスタンスが乗っ取られて無断採掘に使
With the recent release of the TensorFlow 2 Object Detection API, it has never been easier to train and deploy custom state of the art object detection models with TensorFlow. To build a custom model you can leverage your own custom dataset to detect your own custom objects: foods, pets, mechanical parts, and more. In this blog and TensorFlow 2 Object Detection Colab Notebook, we walk through how
TensorFlowの「Object Detection API」で物体検出の自前データを学習する方法（TensorFlow 1.x版） - Qiita
TensorFlowの「Object Detection API」で物体検出の自前データを学習する方法（TensorFlow 1.x版） TensorFlow 2.xの対応 TensorFlow 2.xの場合は以下のページを参照ください。 「Object Detection API」で物体検出の自前データを学習する方法（TensorFlow 2.x版） 「Object Detection API」と「Object Detection Tools」に関して ディープラーニングで物体検出を行う際に、GoogleのTensorFlowの「Object Detection API」を使用して、自前データを学習する方法です。 学習を簡単にするために、自作の「Object Detection Tools」というソフトを活用します。 「Object Detection API」と「Object Dete
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Introducing AWS Cost Anomaly Detection (Preview)
Live Proxy/VPN Detection
TensorFlow 2 meets the Object Detection API
メルカリでのDetection EngineeringとSOAR | メルカリエンジニアリング
End-to-End Object Detection with Transformers
Object Detection State of the Art 2022
Barcode Detection APIでブラウザ上からQRコードを読み取る
Anomaly detection survey
How to Train a TensorFlow 2 Object Detection Model
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