哪些端口是APT检测的默认检测的
时间: 2024-02-19 15:59:30 浏览: 23
APT(高级持久性威胁)检测默认检测的端口包括:
1. TCP 80端口 (HTTP)
2. TCP 443端口 (HTTPS)
3. TCP 53端口 (DNS)
4. TCP 22端口 (SSH)
5. TCP 21端口 (FTP)
6. TCP 25端口 (SMTP)
当然,这些端口只是默认设置,实际上APT检测可以监测任何网络流量。
相关问题
基于香橙派利用mjpg-streamer实现视频人形检测
首先,你需要安装mjpg-streamer到你的树莓派上,可以通过以下命令进行安装:
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install subversion libjpeg-dev imagemagick libv4l-dev
svn co https://svn.code.sf.net/p/mjpg-streamer/code/mjpg-streamer mjpg-streamer
cd mjpg-streamer/mjpg-streamer
make
sudo make install
```
安装完毕后,你需要下载并安装OpenCV,可以通过以下命令进行安装:
```
sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv
```
现在,你已经准备好开始使用mjpg-streamer和OpenCV来实现人形检测了。以下是一些基本步骤:
1. 启动mjpg-streamer
```
cd /usr/local/share/mjpg-streamer/
./mjpg_streamer -i "input_uvc.so" -o "output_http.so -w ./www"
```
这将启动mjpg-streamer并将其绑定到默认的视频设备(通常是/dev/video0)。现在你可以在浏览器中输入你的树莓派IP地址和端口号(默认为8080)来查看摄像头的实时视频流。
2. 导入OpenCV
在Python中,你需要导入OpenCV库来处理视频流和图像:
```
import cv2
```
3. 检测人形
以下是一个简单的示例代码,用于从mjpg-streamer视频流中检测人形:
```
import cv2
cap = cv2.VideoCapture('http://localhost:8080/?action=stream')
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用OpenCV的人形分类器进行检测
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.5, minNeighbors=5)
# 在图像上绘制检测到的人形
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们从mjpg-streamer视频流中读取每一帧,并将其转换为灰度图像。然后,我们使用OpenCV的人形分类器来检测人形,然后在图像上绘制矩形来标识检测到的人形。最后,我们在窗口中显示标记的图像。
请注意,这只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求进行自定义。
在香橙派中利用mjpg-streamer和opencv实现行人检测
首先,你需要在你的树莓派上安装mjpg-streamer和OpenCV。你可以通过在终端中输入以下命令来安装它们:
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install mjpg-streamer
sudo apt-get install python-opencv
```
接下来,你需要启动mjpg-streamer来捕获视频流。你可以在终端中输入以下命令:
```
mjpg_streamer -i "input_raspicam.so -x 640 -y 480 -fps 15" -o "output_http.so -w /usr/local/www"
```
这将在树莓派上启动mjpg-streamer,并将其设置为使用树莓派相机捕获视频流。视频流将在树莓派上的本地IP地址后跟端口号(默认为8080)上可用。
接下来,你可以使用OpenCV来读取视频流并执行行人检测。以下是一个示例代码:
```python
import cv2
cap = cv2.VideoCapture('http://<your_raspberry_pi_ip_address>:8080/?action=stream')
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 行人检测
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
boxes, weights = hog.detectMultiScale(gray, winStride=(8,8))
for box in boxes:
x, y, w, h = box
cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这将使用OpenCV读取从mjpg-streamer捕获的视频流,并执行行人检测。检测到的行人将用绿色矩形框标出。你可以通过按下“q”键来退出程序。
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