Linux系统强大的网络配置能力使得Linux能够工作在各种复杂网络环境下并提供各种稳定的服务。本次报告介绍了Linux常用网络配置工具的使用，并举例说明了这些工具在具体场景下的应用。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2019/05/13/%e5%ad%a6%e6%9c%af%e6%8a%a5%e5%91%8a-linux%e9%ab%98%e7%ba%a7%e7%bd%91%e7%bb%9c%e9%85%8d%e7%bd%ae/
随着机器学习的发展，机器学习已经广泛应用于入侵检测，但研究发现基于机器学习的检测技术存在安全隐患，极易遭受对抗样本的攻击，为了更好的评估入侵检测系统的鲁棒性，研究网络流量的对抗样本…
人工智能系统在近年来取得丰硕的成果，其中神经网络在自动驾驶领域等图像处理方向应用较为广泛。但是神经网络存在安全隐患，容易受到攻击导致决策错误，比如对抗样本攻击和后门攻击。如何测试神…
人工智能技术发展迅速，不仅在图像领域，在决策系统等领域也发挥了重要作用。用于模型训练的数据集中含有显示或者隐式的敏感属性（如性别、种族等），模型往往会利用敏感属性的特征做出决策，这…
本次报告对联邦学习及其后门攻击方法展开介绍，阐述了联邦学习的发展脉络和三大主要框架，介绍了联邦学习安全性问题及后门攻击分类方法，重点讲解经典的集中式/分布式联邦后门攻击方法，启发思…
特征选择是指为了构建模型而选择相关特征子集的过程，目的是去除特征中的无关特征和冗余特征，进而达到简化模型，增…
对聚类算法有一点点入门的时候就知道，几乎所有的“平面型”聚类算法都有一个共同的弱点-难以确定类别数（聚类停止条件），而层次聚类在一定程度上解决了这个问题（它算一种比较古老比较通用的…
这篇报告围绕网络拓扑混淆技术展开，首先阐述了网络拓扑脆弱性及攻击者推理真实结构的威胁，强调了混淆防御的重要性。报告详细介绍了AntiTomo和EigenObfu两种主流方法，包括各…
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…
贝叶斯网络又称信度网络，是Bayes方法的扩展，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。从1988年由Pearl提出后，已经成为近几年来研究的热点.。
目前针对二进制漏洞挖掘主要有三个研究方向：符号执行、污点分析和模糊测试。本次报告首先介绍了污点分析的三个重要…
