《表1 混淆矩阵：基于CNN的SQL注入检测》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
混淆矩阵如表1所示，从表1中可以看出，TP和TN值均远远高于FP和FN。
| 图表编号 | XD00133945100 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.02.12 |
| 作者 | 谢鑫、任春辉、陈新宇 |
| 绘制单位 | 电子科技大学、电子科技大学、电子科技大学 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 片段预测混淆矩阵：基于LSTM-CNN的睡眠呼吸暂停与低通气事件实时检测算法研究》2020.06.20
- 《表1 混淆矩阵：一种基于LSTM和CNN混合模型的文本分类方法》2020.06.01
- 《表2 混淆矩阵：基于CNN与GRU降噪自编码的心电信号分类方法》2020.04.15
- 《表2 分类结果混淆矩阵：基于CNN的强噪声干扰下C扫成像检测方法》2020.07.18
- 《表1 二分类混淆矩阵：基于1D-CNN的串联故障电弧检测》2020.02.15
- 《表2 性能指标：基于CNN的SQL注入检测》2020.02.12
- 《表1 SQL注入的时机：基于B/S系统的SQL注入防御技术研究》2020.01.01
- 《表7 基于Tree结构的CNN网络的混淆矩阵》2020.01.01
- 《表4 基于普通结构CNN网络的混淆矩阵》2020.01.01
- 《表1 威胁等级判断：基于语义分析的SQL注入行为检测方案研究》2019.11.01
- 《表2 混淆矩阵C：基于CNN的心冲击信号阵发性房颤自动检测方法》2019.11.01
- 《表6 基于光谱和空间信息的CNN分类混淆矩阵结果》2019.08.20
- 《表5 基于光谱信息的CNN分类混淆矩阵结果》2019.08.20
- 《表3 二分类混淆矩阵：基于WV-CNN的中文文本语义相似度计算方法》2019.01.25
- 《表2 混淆矩阵：基于LSTM神经网络的SQL注入攻击检测研究》2019.12.01
- 《表1 实验环境：基于LSTM神经网络的SQL注入攻击检测研究》2019.12.01
- 《表4 基于CNN的表情识别率混淆矩阵》2019.12.16
- 《表9 基于CNN+SVM的表情识别率混淆矩阵》2019.12.16
- 《表5 基于CNN+SVM的表情识别率混淆矩阵》2019.12.16
- 《表8 基于CNN的表情识别率混淆矩阵》2019.12.16