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生成技术成为重中之重。但是基于全特征生成的网络流量对抗样本会丧失本应具备的攻击性，进而失去攻击的意义。针对以上问题，本次学术报告对基于GAN的网络流量对抗样本生成技术进行讲解，并拓展了该方法的评价指标。
基于GAN的网络流量对抗样本生成技术-张荣倩原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/01/10/%e5%9f%ba%e4%ba%8egan%e7%9a%84%e7%bd%91%e7%bb%9c%e6%b5%81%e9%87%8f%e5%af%b9%e6%8a%97%e6%a0%b7%e6%9c%ac%e7%94%9f%e6%88%90%e6%8a%80%e6%9c%af/
本报告介绍了联邦学习领域后门攻击与防御的基本概念、联邦学习的训练流程，分别聚合规则和聚类规则的后门防御算法进行具体说明，阐述了联邦学习领域后门攻击与防御的发展方向及个人思考。
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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多标签学习的研究对于多义性对象的学习建模具有十分重要的意义，现已逐渐成为机器学习界一个新的研究热点。本次报告…
在训练层数较多的神经网络的过程中，使用基于反向传播的梯度优化算法来优化参数有可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问…
风格迁移是将多种类型风格转换成另一风格，是自然语言处理领域的一个重要问题，表征着文本生成和风格控制技术的发展情况，在大数据时代下的隐私保护等方面起着重要作用。本文主要介绍了文本风格…
集成学习是机器学习领域中提升单一模型学习效果的典型方法，而Boosting则是集成学习中常用且效果良好的算法之一。通过将Weak learner巧妙地组合成Strong lea…
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