Glibc内存管理1

      内存管理是指软件运行时对计算机内存资源的分配和使用的技术。其最主要的目的是如何高效,快速的分配,并且在适当的时候释放和回收内存资源。本次报告分三个方面来讲:基础知识,Glibc的该书,源码分析。

附件-Glibc内存管理1.pdf

原创文章,作者:admin,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2019/06/13/%e5%ad%a6%e6%9c%af%e6%8a%a5%e5%91%8a-glibc%e5%86%85%e5%ad%98%e7%ae%a1%e7%90%861/

(0)
adminadmin
上一篇 2019年6月7日
下一篇 2019年6月14日

相关推荐

  • 二进制程序中加解密函数的定位

          模糊测试是一种应用广泛的自动化漏洞挖掘方法,但当被测程序使用加密算法处理输入数据时,对输入数据的直接变异并不…

    2018年6月19日
    3.0K
  • 面向NIDS的流量对抗样本检测

    在AI攻击复杂性和密集性不断提升的大背景下,ML-NIIDS面临巨大挑战,其中流量对抗样本严重威胁其安全稳定。本次报告从NIDS的迭代发展,聚焦到对抗性安全威胁,再引出主流流量对抗…

    2023年10月23日
    3.3K
  • 深度神经网络后门攻击

    人工智能模型安全是人工智能应用落地需要考量的重要问题,后门攻击威胁是人工智能模型安全的重要议题。本次学术报告以深度神经网络为后门攻击的对象,从深度神经网络训练的内部机理出发,通过了…

    2021年8月15日
    3.9K
  • 对抗样本攻防的两种奇思妙想

    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…

    2025年11月17日
    3.2K
  • 面向数据异构与通信高效的联邦大模型优化与应用研究

    联邦大模型将联邦学习与大语言模型相结合,遵循“数据不动、模型动”的原则,在无需集中原始数据的前提下,共同训练与优化大模型。该技术能有效破解数据孤岛,为医疗、教育等领域提供隐私安全的…

    2025年10月27日
    3.8K
  • 深度神经网络模型水印保护方法

    摘要:本报告介绍了深度神经网络模型水印的基本概念和嵌入方式,并讲述了两种深度神经网络模型水印保护方法,从水印嵌入、提取和验证三个角度分析了保护模型的原理,提升对模型知识产权保护的认…

    2023年3月12日
    3.6K
  • 扩散模型加速采样方法与应用

    扩散模型在数据生成的众多领域上呈现出了非常好的效果。然而,在实际应用过程中,扩散模型的采样原理导致其生成速度非常缓慢,严重限制了模型的实际应用效果。为了对采样生成过程进行优化,近年…

    2023年4月17日
    3.4K
  • 联邦学习及其后门攻击方法初探

    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…

    2022年5月16日
    3.7K
  • Android安全体系结构简介

    Android操作系统是一个开放式的操作系统,保护这样一个开放平台,需要强有力的安全体系结构。Android系统拥有多层次的安全机制,可以灵活地满足用户各层次的安全需求。    1…

    2014年10月21日
    4.4K
  • 关系抽取之远程监督

    远程监督方法用于关系抽取任务,会给数据集带来噪声样本,为此,本文介绍了两种基于多示例学习的去噪方法,能够有效的去除训练集中存在的噪声样本。

    2019年8月24日
    3.6K