Wireless infrastruct的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列地圖、推薦、景點和餐廳等資訊懶人包

一種用於跨網站指令碼攻擊檢測與預防的組合方法

為了解決Wireless infrastruct的問題，作者Aristophane Nshimiyimana 這樣論述：

跨站點腳本攻擊是一種類型代碼注入，它使黑客能夠將惡意腳本代碼注入受信任的Web應用程序。當用戶嘗試請求注入的網頁時，他不知道惡意腳本代碼可能正在影響他的計算機。如今，攻擊者正在針對持有敏感數據（例如銀行交易，電子郵件，醫療保健和電子銀行）的Web應用程序，以竊取用戶信息並獲得對數據的完全訪問權限，從而使Web應用程序變得更加強大。脆弱的。這項研究提出了兩種方法，第三種是稱為“與人工智能（AI），IDPS和非軍事區（DMZ）集成的Web應用程序防火牆方法”的混合方法，以找到針對這一最具挑戰性的攻擊問題的解決方案。在第一種方法中，我們實施了隨機森林（RF），邏輯回歸（LR），k最近鄰（KNN）和

支持向量機（SVM）來發現和分類XSS攻擊。在第二種方法中，實施了內容安全策略（CSP）方法以實時檢測XSS攻擊。在最後一種方法中，本研究提出了與人工智能（AI），IDPS和非軍事區（DMZ）集成的Web應用程序防火牆方法，以實時檢測和預防XSS攻擊。該研究實驗結果證明了AI算法的高性能。 CSP方法實時顯示檢測系統報告的結果。在第三種方法中，獲得了預期的系統實驗結果，這使WAF方法與AI，IDPS和DMZ集成在一起，比其他兩種方法更強大地解決了此研究問題

低成本電腦視覺之第五代行動通訊技術智慧交通解決方案

為了解決Wireless infrastruct的問題，作者曾于耘 這樣論述：

本文提出整合電腦視覺技術和第五代行動通訊技術来解決智慧交通問題。本文介紹了一個創新的架構，該模型結合了車輛的車內設備單元（OBU）所收集的數據以及路邊裝載的攝影機所拍攝的影片資訊，為司機提供即時警報。我們應用電腦視覺技術進行即時的危險事件偵測，並識別出周邊應該被警告的車輛為何者，與傳統的基於廣播（broadcast）之警報系統不同，我們建議透過單播（unicast）與地域性廣播（geocast）將這些即時警報發給目標車輛，要做到這一點，需要一個準確又有效率的方法來分析車輛間的空間關係。基於上述動機，以車輛計數應用為範例，本論文亦提出了一個基於時間-空間影像及深度學習的高效率車輛計數方法，示範

如何以最低成本的方法實現應用於交通的電腦視覺系統。大多數車輛計數解決方案皆基於逐幀的車輛偵測以及追蹤來計算越過計數線的汽車數量，然而，這些方法會造成許多多餘的計算，原因是它們在很大的區域內追蹤車輛，而這些追蹤軌跡卻只有在車輛越過計數線的瞬間才真正產生意義。此論文捨去傳統的影片資料，使用由影片壓縮而成的時間-空間影像資料型態，只關注計數線上的資訊，而不是整個空間，並以此大量減少冗余的運算。此外，我們提出了一個自動化時間-空間影像資料集生成流程，以及由此流程所生成的資料集DRIVE-TSI Dataset，用於車輛計數任務。我們的車輛計數準確度超越了最先進的解決方案，並被證明其效率遠高於其他方案，

因為我們的模型只關注少量像素，在白天的城市場景中，我們的模型在每幀2.91毫秒的速度下達到了97.95％的車輛計數準確度。