原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2014/10/22/%e7%ae%80%e8%a6%81%e8%ae%a8%e8%ae%ba%e6%95%b0%e6%8d%ae%e4%b8%8d%e5%b9%b3%e8%a1%a1%ef%bc%88%e4%b8%80%ef%bc%89/
Android安全体系结构简介
上一篇
2014年10月21日
简要讨论数据不平衡（二）
下一篇
2014年10月22日
相关推荐
-
从赋能学习到知识追踪
人工智能的发展，驱动新赋能方式，2018年国家自然科学基金首次在信息科学部下增设“教育信息科学与技术”的专门代码（F0701），同时《地平线报告（2022高等教育版）》智能学习分析…
-
特定安全领域中的对抗样本防御方法
以深度学习为代表的人工智能技术正在悄然改变人们的生产生活方式，但深度学习模型的部署也带来了一定的安全隐患。对抗样本攻击能使深度学习模型系统进行误判，对各个人工智能应用领域造成了严重…
-
认知诊断前沿探索
认知诊断是研究学习者学习行为，分析挖掘基于这些行为的认知状态的方法。知识认知诊断的前沿方法旨在通过准确预测学习者的表现和深入分析其认知能力，推动个性化学习体验的优化。这一方法为教育…
-
缓解多模态大语言模型的幻觉问题
该研究针对多模态大语言模型生成内容与输入信息不符的“幻觉”问题，提出两种缓解方法：OPERA在推理阶段通过惩罚过信任与回溯重分配机制减少幻觉；HACL在训练阶段引入幻觉文本作为困难…
-
Spectre攻击及检测
2018年初，推测执行攻击Spectre的出现表明，一些软件尽管通过了如模糊测试、符号执行等技术的安全检测，但是在执行过程中，攻击者还是可以通过推测执行窃取重要信息。而且，推测执行…
-
强化学习中的信用分配
本报告围绕强化学习中的“信用分配”难题，系统梳理了延迟/稀疏奖励场景下如何精准识别关键动作的研究脉络， 介绍LaRe与VinePPO两项新工作 ，分别利用大模型先验与无偏采样提升奖…
-
基于深度学习的恶意流量检测方法
近年来，基于机器学习的算法在恶意流量检测领域中越来越流行，但此类算法通常使用浅层模型，在训练之前需要一组专家手工制作的特征来预处理数据。此类方法的主要问题是，在不同类型的场景下，手…
-
深度神经网络模型水印保护方法
摘要：本报告介绍了深度神经网络模型水印的基本概念和嵌入方式，并讲述了两种深度神经网络模型水印保护方法，从水印嵌入、提取和验证三个角度分析了保护模型的原理，提升对模型知识产权保护的认…
-
源代码安全补丁存在性测试
本报告围绕“源代码安全补丁存在性测试”展开，聚焦于如何自动识别开源软件中的安全补丁，解决安全补丁与普通补丁混杂、厂商静默发布、攻击窗口缩短等问题，介绍了一种结构感知的检测方法——R…
-
AI幻觉陷阱与创造力
聚焦大模型生成中“幻觉”问题的原理、检测方法及其创造力价值。内容涵盖AI幻觉的定义与分类、典型案例、LLM-Check与Verify-and-Edit两种前沿算法的原理与实验评估，…
