当下投入使用的恶意软件检测系统日益增多，但同时还带来了大量的安全问题，如何有效地提高恶意软件检测系统的鲁棒性变成当下重要的课题。在这里，从攻击者的角度入手，面向恶意软件检测系统，着眼研究对抗样本攻击的经典模型和算法，探究其同面向图像领域进行攻击的区别，最后了解对抗样本攻击日后的发展方向和研究领域。
网络安全-学术报告-面向恶意软件检测系统的对抗样本攻击-张荣倩-v1.2-2020.5.24原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/05/24/%e9%9d%a2%e5%90%91%e6%81%b6%e6%84%8f%e8%bd%af%e4%bb%b6%e6%a3%80%e6%b5%8b%e7%b3%bb%e7%bb%9f%e7%9a%84%e5%af%b9%e6%8a%97%e6%a0%b7%e6%9c%ac%e6%94%bb%e5%87%bb/
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二进制代码反编译技术在漏洞检测、恶意代码分析等逆向工程领域中具有重要应用，显著提升了全检安全分析的效率与深度。该技术有助于高效理解和重构二进制程序，支持其修复、维护与再开发。本次报…
本次报告介绍一种基于图神经网络的中文短文本匹配模型，采用图结构的多粒度输入解决中文文本分词错误、不一致、歧义等问题造成的匹配性能下降问题。同时，报告介绍了文本匹配的研究现状，帮助大…
不完全多视图聚类技术旨在处理多视图数据中部分视图缺失的问题，确保在数据不完整的情况下仍能进行有效的聚类分析。通过整合各视图的信息，该技术能够弥合视图之间的差异，提升聚类性能。其应用…
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本报告介绍了开放式信息抽取（OIE）的基本概念，展示了Neural OIE的两大类方法原理，并分别讲述了基于Transformer的Nerual OIE技术和利用Meta-Lear…
