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
-
基于深度学习的源代码漏洞挖掘
安全漏洞的数量和复杂程度与日俱增，导致漏洞挖掘的成本也在不断升高。而近年对深度学习的研究使得机器具有分析学习能力，如何将深度学习算法应用漏洞挖掘技术成为研究热点。本次报告首先介绍了…
-
基于GNN的加密流量方法
本次报告围绕基于GNN的加密流量分类技术展开，首先阐述了基于GNN的加密流量分类的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了传统加密流量识别方法的特点与优劣势，并介绍了利用GNN进行…
-
敏感文本数据脱敏方法
本次报告对文本数据的脱敏方法展开介绍，介绍了目前常用的文本数据脱敏方法，重点讲解了文本数据泛化脱敏的基本概念，详细阐述了文本泛化脱敏方法和文本差分隐私噪声扰动脱敏方法，最后对比了文…
-
面向生成模型的模型窃取方法
针对判别模型窃取及防御方法的研究日趋成熟，近期的研究表明，生成模型同样面临模型窃取威胁。本次学术报告重点介绍了关于生成模型的窃取方法的原理，以及其与判别模型窃取方法、评价指标的区别…
-
人工智能模型的公平性测试——既要公平，也要正确
人工智能技术在决策系统等领域发挥了重要作用。用于模型训练的数据集中含有显示或者隐式的敏感属性，模型往往会利用敏感属性的特征做出决策，导致人工智能模型在公平性方面出现偏差，产生严重的…
-
AFL–基于覆盖的模糊测试工具
本次报告介绍了模糊测试以及各种分类方法，并且讲解了目前流行的模糊测试工具AFL的原理，阐明了AFL工具是如何提高代码覆盖率的。针对AFL存在的测试用例生成盲目性的问题，介绍了一种基…
-
环境注入攻击EIA
本次报告围绕环境注入攻击展开，首先阐述了环境注入攻击的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了环境注入攻击的研究现状。接着详细介绍了EIA和eTAMP两种具备代表性的方法，包括各自…
-
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…
