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GAN的网络流量对抗样本生成技术
随着机器学习的发展，机器学习已经广泛应用于入侵检测，但研究发现基于机器学习的检测技术存在安全隐患，极易遭受对抗样本的攻击，为了更好的评估入侵检测系统的鲁棒性，研究网络流量的对抗样本…
-
基于度量学习的小样本学习方法介绍
Few-shot learning (FSL)的含义是得到从少量样本中学习和概括的能力，它希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后，对于新的类别，只需要少量的样本就能快速学习。…
-
利用图挖掘的内部威胁检测方法
随着图神经网络的广泛应用，以及越来越多的组织和企业关注内部威胁，利用图挖掘的方法检测内部威胁受到越来越多研究者的重视。本次报告介绍了利用图挖掘内部威胁检测方法的整体架构，以及如何从…
-
面向LLM Agent的提示注入攻击
本报告聚焦大模型Agent提示注入攻击研究，重点解析CrossInject跨模态攻击与ToolHijacker工具劫持两大提示注入攻击框架，CrossInject首次实现“视觉+文…
-
Android MediaRecorder架构详解
1. 简介 在android中录制音频有两种方式，MediaRecorder和AudioRecord。两者的区别如下： (1) MediaRecorder 简单方便，不需要理会中间…
-
面向联邦基础模型的安全评测与防御方法研究
聚焦IoRT/IIoT场景下联邦基础模型的安全评测与防御，概述联邦微调范式与隐蔽后门风险；重点介绍SecFFT频域一致性检测机制与长期意图建模相结合实现安全加权聚合，以及FL-ID…
-
网络未知协议逆向技术
网络协议逆向技术是指根据网络流量数据包进行静态分析，推断其所属协议的字段信息、报文格式、交互模式等信息。针对互联网中存在的大量未知（私有）协议进行逆向分析，发现潜在安全漏洞，对维护…
-
Boosting Methods
集成学习是机器学习领域中提升单一模型学习效果的典型方法，而Boosting则是集成学习中常用且效果良好的算法之一。通过将Weak learner巧妙地组合成Strong lea…
-
操作系统结构与内核安全基础
虽然每个电脑使用者都听说过操作系统，但是大部分人对于操作系统的结构，以及平时计算机安全领域常常提到的“操作系统内核”是十分陌生的。 本次学术报告为大家讲解了操作系统最基本的结…
-
二进制代码补丁存在性测试
二进制代码补丁存在性测试（Patch Presence Test, PPT） 旨在检测目标二进制文件是否已应用特定补丁，以确保安全性和合规性。希望在这次学术报告中，大家掌握二进制代…
