梯度提升决策树（GBDT）是集成学习中梯度提升方法（Gradient Boost）与决策树（Decision Tree）的结合，算法实现难度低、准确率高，且其改进算法XGBoost具备优良的大数据处理能力，实际应用广泛。本次报告首先复习Bagging、Boosting等集成学习方法，进而详细介绍GBDT和XGBoost。
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介绍了设备识别的发展历史、各层协议的特征及其优劣性，对两篇关于内网、外网识别的高水平文献进行了讲解，对比了设备识别的主要研究方向，以期帮助初学者快速了解领域内的动态及发展前景。
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信息抽取是自然语言处理中的重要组成部分，特别是在当今信息化社会中，从海量数据中抽取出有用的信息显得格外有意义。实体关系抽取是信息抽取的基础任务。现实生活中存在着长尾分布的问题，这导…
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…
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本次报告围绕大模型赋能的渗透测试技术展开，首先阐述了渗透测试的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了传统自动化渗透测试方法的特点与优劣势，并介绍了大模型赋能的渗透测试方法的研究现…
第三方库检测技术是一个自动识别应用程序或二进制程序中，所包含的第三方库的技术。对二进制文件或APP进行分析，主要用于安全性评估、软件合规性检查以及漏洞管理。通过本次学术报告对第三方…
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