原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2014/10/19/%e6%96%87%e6%9c%ac%e8%a1%a8%e7%a4%ba%e6%96%b9%e6%b3%95%ef%bc%88%e4%b8%80%ef%bc%89-%e7%a9%ba%e9%97%b4%e5%90%91%e9%87%8f%e6%a8%a1%e5%9e%8b/
媒体安全
上一篇
2014年10月18日
文本表示方法（二）——潜在语义分析
下一篇
2014年10月19日
相关推荐
-
无监督数据增强研究
面对渴求大量数据的深度学习，数据扩增方法可以缓和一部分需求，但数据扩增方法往往只应用在有监督学习设定中，带来…
-
网络表示学习
这次报告讲解了网络表示学习的基本概念，对LINE算法的原理进行了深入讲解，并对网络表示学习算法的应用场景做了…
-
Android自定义权限及其设计缺陷
本次报告主要讲述了Android权限机制和自定义权限的相关内容。介绍了权限机制和自定义权限的基本概念，解释了权限升级漏洞的基本概念，并详细讲解了发现此类漏洞的模式测试方法，最后思考…
-
深度学习模型公平性修复
深度学习模型具有强大的特征提取能力，在决策领域得到广泛应用，但往往产生不公平的预测结果，造成不良的社会影响，现有的公平性修复方法往往会导致准确率下降。本次学术报告介绍了一种新的深度…
-
代码变更表示学习及其应用研究
代码变更指对软件源代码的增加，删除，修改。软件项目的代码库可以视为一系列代码变更的有序组合，因此代码变更对理解代码库和分析软件演化过程十分重要。代码变更表示学习旨在将代码变更表示为…
-
基于GAN的表格数据生成
生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。本次学术报告将回顾关…
-
极端多标签文本分类
极端多标签文本分类旨在为每个文本分配大量可能的标签，处理标签数量巨大和数据稀疏性问题。该技术通过高效的特征选择、标签嵌入和深度学习模型，提高分类准确性和速度。极端多标签文本分类广泛…
-
隧道流量识别研究
本文介绍两种隧道流量识别方法：DecETT方法构建不同的损失解耦隧道流协议特征和应用语义特征，实现AF检测；Graphtunnel方法构建DNS递归解析图进行DNS隧道流量监测。未…
-
深度学习系统的自动化测试简介
深度学习（DL）在图像分类、语音识别等领域达到或超过了人类水平的性能，且被广泛应用于安全关键领域中（自动驾驶、恶意软件检测等）。然而一些原因（如训练数据偏差、模型过拟合或欠拟合），…
-
大模型在微调阶段的后门攻击
随着大语言模型的快速发展与广泛应用，其安全问题日益凸显，后门攻击便是主要威胁之一。本次报告介绍了两种针对大模型微调阶段的后门攻击方法，它们分别通过确定目标生成条件和改变Token，…
