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。
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本次报告从TCP/IP四层模型出发，讲解了分层模型的原理和意义，并系统地从底层到顶层分别讲解了数据链路层、传输层和网络层这三层的主要协议和这些协议的实现原理。通过此次学术报告可以清…
日志生成的系统溯源图能够记录实体的依赖关系，通过溯源图的后向跟踪和前向跟踪，可实现攻击的溯源。但是随着溯源深度的增加，上下游实体之间的依赖关系呈现指数级爆炸，无法有效溯源。本次学术…
Bias-Variance trade-off 启发式参数优化算法举例 参数寻优：梯度下降/牛顿下降法 追根溯源 频繁项集算法分析 并查集算法及其在约束传递中的应用 Floyd解决…
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机器学习，尤其是神经网络，已广泛部署在行业环境中，模型通常被部署为预测服务。但是，具有对模型的查询访问权的对手可以窃取该模型以获得与远程目标模型基本一致的替代模型，这就是模型窃取攻…
大型复杂软件系统的高频率开发迭代，导致潜在缺陷数量增加，影响工业控制、交通管理等关键领域正常运转。缺陷修复指生成软件缺陷的修复代码，降低人工成本。研究自动化缺陷修复，能够及时修复软…
人类正在经历着由深度学习技术推动的人工智能浪潮，它为人类生产和生活带来了巨大的技术革新。然而，以往的机器学习理论大多没有考虑开放甚至对抗的系统运行环境，逐渐暴露出了许多安全和隐私问…
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在网络安全方面，中间人攻击（Man-in-the-Middle Attack，MITM）是一种常用的攻击手段…
