韩磊
2014/12/25
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2014/12/19/%e5%b8%b8%e7%94%a8%e8%b7%9d%e7%a6%bb%e8%ae%a1%e7%ae%97%e6%96%b9%e6%b3%95/
EM算法的应用——GMM的参数估计
上一篇
2014年12月11日 下午7:25
Android进程注入
下一篇
2015年1月5日
相关推荐
-
基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘
本次学术报告面向基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘，首先定义二进制缺陷检测子任务的基本概念和TIPO，其后介绍模糊测试、符号执行等动态缺陷检测方法，最终具体讲解了三种基于深度学习的二…
-
聚类知识及其初始化问题
聚类学习作为机器学习中最为常用的算法，已经广泛的应用于许多领域。本文主要介绍聚类的一些基础知识，并且以概率聚类模型为例，并讲解一个聚类算法：基于t分布的熵惩罚最大期望算法，使大家对…
-
污点分析及其关键技术
目前针对二进制漏洞挖掘主要有三个研究方向：符号执行、污点分析和模糊测试。本次报告首先介绍了污点分析的三个重要…
-
数据集不平衡评估方法
本报告围绕“数据集不平衡程度评估”展开，聚焦于如何科学量化多类数据中的结构性不平衡问题，突破传统以样本比例为核心的评估局限。报告系统回顾了不平衡评估的发展脉络，分析了现有方法在面对…
-
深度学习模型后门攻击检测
本报告介绍了深度学习后门攻击基本概念及后门攻击检测发展历史和类型划分等背景知识，对2种基于模型演化策略的后门攻击检测算法进行了具体说明，阐述了深度学习后门攻击检测的发展趋势和未来前…
-
网络表示学习GraphGAN
网络表示学习（Network Representation Learning），又名网络嵌入（Network Embedding）、图嵌入（Graph Embedding），旨在从…
-
虚拟化云平台异常行为检测方法
本报告对虚拟化云平台面临的安全威胁与挑战进行介绍，阐述了可用于云平台虚拟机安全检测的系统数据源，重点介绍了利用系统调用序列、系统运行日志的虚拟机异常检测方法，并且概要性介绍了多种序…
-
LLM的强化学习
ChatGPT问世以来，LLM百花齐放，对我们的生活产生了巨大的影响。然而LLM生成的内容存在信息泄露、无中生有等诸多隐患。通过强化学习技术我们可以将生成内容与人类偏好对齐，控制L…
-
即时缺陷预测技术研究
本报告讲述了即时软件缺陷预测领域的基本概念，通过详细介绍集成了专家特征和语义特征的变更级软件缺陷预测和缺陷定位模型，启发思考通过结合专家特征和代码行上下文语义特征，提高变更级软件缺…
-
模型无关元学习
元学习是人工智能领域继深度学习、深度强化学习、生成对抗之后，又一个重要的研究分支。模型无关元学（MAML）算法可以适用于多个领域，包括少样本的回归、图像分类，以及增强学习，并且使用…
