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
CVE年度统计结果表明，2018年披露的漏洞数量超过16500，创历史新高。漏洞的数量和复杂程度与日俱增，导致传统二进制漏洞自动化挖掘技术的成本也在不断升高。为迎接这些挑战，研究人…
-
基于迁移学习的日志异常检测方法
本报告讲述了系统日志数据异常检测的基本框架，介绍了日志解析和迁移学习的基本概念和方法。通过分析日志数据特点和现有的基于深度学习的日志异常检测方法，详细讲解了两种基于迁移学习的日志异…
-
时序网络嵌入方法介绍
网络嵌入（Network Embedding）是针对网络中节点进行特征学习的一项新兴的研究任务，它旨在将网络中的节点表示成低维、实值、稠密的向量形式，使得得到的向量形式可以在向量空…
-
预训练加密流量分类方法
本文介绍两种预训练加密流量分类方法：基于BERT和包头信息的分类系统，利用包头字段生成语义句子；YaTC模型采用MFR矩阵和注意力机制，结合MAE进行预训练。未来研究需优化模型效率…
-
Windows漏洞利用技术总结
1.前言 本文通过阅读几位大牛的文章、演讲报告、exploit编写教程等技术文档不断总结修改而成，列举了当前Windows下常见漏洞利用缓解技术的基本原理及绕过方法，具体技术细节则…
-
LDA主题模型浅析
LDA主题模型可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。同时它是一种无监督学习算法，在训练时不需要…
-
智能体安全-工具调用攻击与防御
报告围绕智能体工具调用安全展开，介绍智能体工作原理及其与传统AI模型、大模型安全的联系与区别，分析工具调用带来的新型攻击面。重点结合AutoCMD与ToolSafe，讲解动态工具调…
-
Web中间人攻击简介
在网络安全方面，中间人攻击（Man-in-the-Middle Attack，MITM）是一种常用的攻击手段…
-
日志数据的深度学习异常检测方法
本报告介绍了利用系统的日志数据进行异常检测所面临的挑战，给出了日志数据分类、用途、实例等基本概念和基础知识，并对日志数据的解析处理和利用日志数据进行异常检测的高水平文献算法进行了详…
-
EM算法的应用——GMM的参数估计
EM（Expectation-maximization）算法是机器学习十大算法之一。…
