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
-
属性缺失异质图神经网络
本报告主要介绍属性缺失异质图神经网络，探讨了异质图研究领域的发展历程，详细介绍了属性缺失异质图的基本概念、常用处理方法以及两种前沿的属性补全异质图神经网络。
-
大模型驱动的软件漏洞PoC自动生成方法
本报告围绕大模型驱动的软件漏洞PoC自动生成展开，介绍漏洞触发、污点分析与动态验证等基础，并重点解析PoCGen与PoCEvolve两种方法。报告强调结合LLM、程序分析和执行反馈…
-
检索增强生成系统的知识投毒攻击
本报告围绕RAG系统知识投毒攻击展开：PoisonedRAG首次揭示知识库投毒攻击面，提出”检索条件+生成条件”的启发式分解框架；Joint-GCG在此基础…
-
App个人隐私安全检测技术
本报告主要介绍了隐私数据类型，以及基本的隐私风险检测方法。第一篇论文侧重于分析APP整体的隐私数据泄露，并根据隐私泄露的风险程度给相应的App进行风险评级；第二篇侧重于研究APP中…
-
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…
-
跨语言过程调用方法
本报告介绍了跨语言过程调用的基本概念，展示了基于socket、http通信和rpc框架等三种方法的网络通信式过程调用的原理，梳理了基于ctypes和pybind11等两种方法的链接…
-
无监督数据增强研究
面对渴求大量数据的深度学习，数据扩增方法可以缓和一部分需求，但数据扩增方法往往只应用在有监督学习设定中，带来…
-
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…
-
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。…
-
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…
