网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。本次报告介绍了网络爬虫的基本原理和关键技术，介绍了多个常用的爬虫框架，此外还介绍了常见的反爬虫技术及其应对策略。
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异构图（HG）也称为异构信息网络，在现实世界中已变得无处不在；因此，HG嵌入（HG embedding）近年来受到了广泛关注，它旨在学习低维空间中的表示，同时保留下游任务的异构结构…
研究针对文本嵌入模型的模型反演攻击，揭示了自然语言处理领域面临的隐私泄露风险。本次学术报告介绍了关于文本嵌入模型模型反演攻击的最新方法，并指明了现有的缺陷和未来发展方向。
一、 什么是频繁项集项集是指事项的集合，而频繁项集就是频繁出现在数据集中的项集，说白了就在数据集中“出现次数足够多”的项集。其中，项集的出现频度是指包含项集的事务的数量，简称为项集…
反序列化漏洞是指在服务端过滤不严格的情况下，攻击者通过构造恶意序列化结果，使服务端在反序列化过程中执行恶意代…
随着人工智能等新兴技术在教育中广泛应用，推动了学习方式的深刻变革。面对多元化的学习需求及海量学习资源, 如何迅速完成学习目标、降低学习成本、个性化分配学习资源等问题成为限制个人和时…
1.认识漏洞 1.1.漏洞的定义 百度：漏洞是在硬件、软件、协议的具体实现或系统安全策略上存在的缺陷，从而可以使攻击者能够在未授权的情况下访问或破坏系统。 Wikip…
极端多标签文本分类旨在为每个文本分配大量可能的标签，处理标签数量巨大和数据稀疏性问题。该技术通过高效的特征选择、标签嵌入和深度学习模型，提高分类准确性和速度。极端多标签文本分类广泛…
CPU的性能提升是几十年来相关研究的重要主题，但随之而来的安全问题也愈发引起重视。其中推测执行漏洞因其种类多、隐蔽性高等问题使相关对抗方法的研究面临众多挑战，因此，如何提升CPU对…
Few-shot learning (FSL)的含义是得到从少量样本中学习和概括的能力，它希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后，对于新的类别，只需要少量的样本就能快速学习。…
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…
