胶囊(向量神经)网络是针对CNN的缺陷提出的一种新的方法，主要实现了两点改进：1.将CNN的输出结果由标量（scalar）替换成了向量(vector）,向量的方向代表Capsule所捕捉到的实体参数信息，向量的长度代表Capsule被激活的概率 2.把CNN的最大池化替换成了路由协议机制。该网络相比于CNN能够识别更加复杂的场景，在MNIST数据集上达到了目前最好的识别效果。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2018/02/26/%e8%83%b6%e5%9b%8a%ef%bc%88%e5%90%91%e9%87%8f%e7%a5%9e%e7%bb%8f%ef%bc%89%e7%bd%91%e7%bb%9c/
半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。本次报告首先讲述了半监督学…
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…
在AI攻击复杂性和密集性不断提升的大背景下，ML-NIIDS面临巨大挑战，其中流量对抗样本严重威胁其安全稳定。本次报告从NIDS的迭代发展，聚焦到对抗性安全威胁，再引出主流流量对抗…
机器学习在现实中常常遇到多分类问题，而一些优秀的二分类学习算法（如逻辑回归，SVM等等）不支持多分类任务。一…
XSS攻击是客户端脚本安全中的头号大敌，多次位列OWASP TOP 10榜首，严重威胁到web网络安全。XS…
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…
本次报告围绕大模型赋能的自动化渗透测试技术展开，首先阐述了渗透测试的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了大模型赋能的自动化渗透测试技术的研究现状和常见的agent框架。接着详细…
简单高效的漏洞检测方法一直是信息系统安全领域研究的热点，微软研究人员借助机器学习和深度神经网络开发出一种用于…
本次报告以小米SU7等案例引入AI模型计量，概述计量内涵、发展现状与指标体系，并梳理数据评测、算法评测与人工评测方法；进一步聚焦图增强幻觉检测，讲解LapEigvals注意力谱特征…
针对大语言模型展开调研，介绍大语言模型发展背景和研究现状，通过讲解LLaMA2模型的预训练和微调步骤，全面讲解大语言模型的训练过程，随后对越狱攻击大语言模型的方法进行研究，通过讲解…
