近年来，基于机器学习的算法在恶意流量检测领域中越来越流行，但此类算法通常使用浅层模型，在训练之前需要一组专家手工制作的特征来预处理数据。此类方法的主要问题是，在不同类型的场景下，手工制作的特征可能无法表现出较好的分类结果。深度学习模型可以在一定程度上解决这类问题，它从输入的原始或未处理数据中学习特征表示，不需要对数据进行复杂的特征构建也能够得到很好的分类效果。本次学术报告介绍了主要介绍了恶意流量检测的概念和常用算法，并详细讲解了一个基于深度模型的恶意流量检测算法。
基于深度学习的恶意流量检测方法-杨若晗原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/12/27/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84%e6%81%b6%e6%84%8f%e6%b5%81%e9%87%8f%e6%a3%80%e6%b5%8b%e6%96%b9%e6%b3%95/
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当前监督学习技术已经取得了巨大的成功，但是值得注意的是，由于数据标注过程的成本太高，很多任务很难获得如全部真值标签这样的强监督信息。而无监督学习由于学习过程太过困难，它的发展缓慢。…
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现在大多数方法都是直推式学习， 不能直接泛化到未知节点。这些方法是在一个固定的图上直接学习每个节点embedding，但是大多情况图是会演化的，当网络结构改变以及新节点的出现，直推…
Batch Normalization（BN）自从提出之后，因为效果特别好，很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合。BN大法虽然好，但是也存在一些局限和问题，诸如当Batch…
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程序崩溃的根本原因分析技术旨在通过分析崩溃时的输入数据，自动推断并定位导致崩溃的根本原因所在的位置，辅助开发人员快速修复软件缺陷。本次报告介绍了2个利用谓词进行程序崩溃的根本原因分…
