关联规则分析是以中基于规则的机器学习算法，也是一种用于知识发现的算法。可以在大数据中发现感兴趣的关系，目的是利用一些度量指标来分辨数据库中存在的强规则。本次学术报告主要介绍了针对无序数据的Apriori算法，以及针对有序数据的GSP、SPADE算法。关联分析应用广泛，可以在大数据分析，网络安全中入侵检测，以及自然语言处理中的关键词提取等任务中用于知识发现，增加特征。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2018/09/25/%e5%85%b3%e8%81%94%e8%a7%84%e5%88%99%e5%88%86%e6%9e%90%e7%9b%b8%e5%85%b3%e7%ae%97%e6%b3%95%e4%bb%8b%e7%bb%8d/
深度模型可解释性一直是业界关注的问题。报告介绍了一种新颖的深度学习可解释性方法——树正则化。通过在深度模型训…
模糊测试是一种通过提供非预期的输入并监视异常结果来发现软件故障的方法。Web应用对于软件提供商和终端用户都具有优越性，针对Web应用…
以本人为主提出了基于ES（基本数据流层）的视, 音频剪辑算法；基于打包数据流层的视, 音频剪辑算法；基于PES流的视, 音频同步剪辑算法。并基于这些算法实现了基于MPEG-2码流的…
摘要：本报告介绍了web漏洞挖掘中的基本概念，实战通用方案及相关思路总结，进一步详细讲解了手工挖掘中存在的痛点问题，重点阐述了前沿自动化漏洞挖掘算法原理，分析其如何弥补手工挖掘的不…
图神经网络模型的可解释性对于建立用户与决策模型之间的信任关系至关重要，为了安全、可信地部署图神经网络模型，需要提高图神经网络模型的可解释性和透明性。本次报告带大家了解图神经网络的可…
联邦学习在为解决数据交换时的信息隐私安全及数据孤岛问题时被提出，现广泛应用的为横向联邦与纵向联邦，本次学术报告介绍了联邦学习的基本思路，并基于横向联邦说明了两种经典的参数更新和合并…
围绕图像对抗样本攻防这一核心主题，介绍以 Block Shuffle & Rotation（BSR） 为代表的迁移攻击增强策略，以及以 Delta Data Augment…
知识图谱补全是知识图谱技术研究热点。以前的知识图谱补全方法需要大量的训练实例，而知识图谱中普便存在“长尾数据”现象，大多关系无法提供大量样本数据。本次学术报告通过将元学习方法思想引…
机器学习模型一般可化简为求解一个目标函数/损失函数的最优化问题，根据优化目标及约束的不同，可划分为凸优化（C…
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…
