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。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2018/05/07/gbdt%e6%a2%af%e5%ba%a6%e6%8f%90%e5%8d%87%e5%86%b3%e7%ad%96%e6%a0%91/
本报告讲述了cache侧信道攻击与防御基本分类及理论基础，给出了基于冲突和基于访问两类侧信道攻击和反制措施的基本概念，并对介绍基于映射随机化和基于隔离两类防御方法的文献进行了详细介…
认知扭曲是认知行为治疗中的核心概念，与抑郁、焦虑等心理障碍的形成和维持密切相关，但现有很多研究主要关注情绪倾向或表层语义，难以刻画个体更深层的思维偏差与认知模式，同时认知扭曲往往存…
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…
程序崩溃的故障定位方法通过统计调试或符号执行，自动推断出程序崩溃的根本原因。本次报告介绍了1个基于符号执行的方法、1个结合统计调试和符号执行的方法，旨在提高故障定位的准确性与效率，…
计算机从按下电源按钮到操作系统启动完成的过程其实相当复杂，大多数普通用户可能并不了解其中的过程和玄机。本次报…
多智能体系统安全是当前人工智能研究中的重要方向，与系统稳定性、信息可信性及防御能力密切相关，但现有研究多集中于单智能体输入输出过滤或局部安全策略，难以刻画复杂交互网络中的全局风险传…
本次报告围绕大模型指导的协议模糊测试技术展开，首先阐述了大模型指导的协议模糊测试的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了传统协议模糊测试方法的特点与优劣势，并介绍了大模型指导的协…
本报告介绍了单词级文本对抗攻击（Word-Level Attack）的背景和基本原理，展示了在OpenAttack和TextAttack两类开源工具上的测试样例，并分别讲述了基于义…
FNN模型被广泛应用于自动驾驶、医疗诊断等安全关键的领域，因此需要测试模型的正确性，及时发现模型的缺陷并进行模型的修复与再训练。本次学术报告介绍了FNN模型正确性测试中遇到的两个关…
本报告介绍了深度神经网络模型窃取检测的三种方法，从算法思想，实验结果，算法分析三个角度对已有算法进行贯穿式总结，阐述了模型窃取检测领域的难点，提升对模型安全领域问题的认识
