贝叶斯网络 bfs • 2020年6月21日 下午8:13 • 学术报告 • 阅读 1634 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.。 贝叶斯网络-苏霞 贝叶斯网络-苏霞下载 原创文章,作者:bfs,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2020/06/21/%e8%b4%9d%e5%8f%b6%e6%96%af%e7%bd%91%e7%bb%9c/ 赞 (0) bfs 0 生成海报 研究生获奖 上一篇 2020年6月18日 ISCC2020赛区负责人联系方式公告 下一篇 2020年6月22日 相关推荐 学术报告 偷走你的训练数据:模型反演攻击方法研究 通过模型反演攻击方法研究,验证了模型训练数据面临泄露风险的问题,并希望以此促进对应防御手段的发展。本次学术报告介绍了模型反演攻击方法的相关知识,并聚焦于两个经典的白盒和黑盒攻击方法… 2024年2月27日 11.7K 学术报告 多视角深度学习 多视角即从各种不同的角度观察同一事物 ,在深度学习中即引入一个函数去模型化特定的视角,并且利用相同输入的冗余视角去联合优化所有函数,达到更好的模型效果。多视角学习可应用于大多数数据… 2021年7月18日 01.4K 学术报告 APT攻击行为表示 本报告介绍了APT攻击行为的基本概念,展示了APT攻击行为表示的方法原理,并分别讲述了面向恶意流量数据场景下的攻击行为检测技术和面向开源威胁情报场景下的攻击行为提取方法,最后简要梳… 2024年5月19日 01.4K 学术报告 模型水印攻击方法 模型水印攻击旨在干扰、破坏或绕过嵌入在模型中的水印信息。本次报告从模型水印攻击的概念入手,分析其原理和应用场景,利用模型水印攻击方法对模型水印算法分析与评估,为模型水印算法的改进提… 2024年8月19日 01.5K 学术报告 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 11.7K 学术报告 FNN模型正确性测试及测试样本生成 FNN模型被广泛应用于自动驾驶、医疗诊断等安全关键的领域,因此需要测试模型的正确性,及时发现模型的缺陷并进行模型的修复与再训练。本次学术报告介绍了FNN模型正确性测试中遇到的两个关… 2024年1月26日 01.2K 学术报告 基于知识蒸馏的模型窃取方法 随着大数据时代的来临和计算机算力的不断提升,机器学习模型迅速发展,成为计算机视觉、自然语言处理以及恶意软件检测等领域的研究热点。然而最近的研究发现,机器学习模型面临着严峻的安全威胁… 2021年11月15日 42.4K 学术报告 词向量计算——word2vec算法理解 魏超2014.11.2 2014年11月4日 11.2K 学术报告 基于度量学习的小样本学习方法介绍 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。… 2020年11月2日 02.5K 学术报告 网络安全态势感知 随着网络技术的飞速发展,其安全问题日益突出。虽然已经采取了多种网络安全防护措施,但是单一的安全防护措施没有综合考虑各种防护措施之间的关联性,无法从宏观角度评估网络安全性。网络安全态… 2020年4月21日 01.7K