大数据时代的到来，同时也带来了隐私、敏感信息保护方面的棘手难题。数据脱敏措施层出不穷，K-Anonymity，L-Diversity，T-Closeness，以及相结合的微聚集算法，能够在保证数据效用的同时，最大化防止隐私数据泄露，本次学术报告详细讲解了T-Closeness的原理、用来计算两种概率分布距离的EMD（Earth Mover ‘s distance）算法和三种基于T-Closeness微聚集的数据脱敏算法原理，并在数据集上实验了三种微聚集算法，查看了生成簇大小、时间成本和数据效用等实验结果，最后分析得到的实验结果和数据。
基于T-Closeness的微聚集数据脱敏算法-关业礼原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/04/06/%e5%9f%ba%e4%ba%8et-closeness%e7%9a%84%e5%be%ae%e8%81%9a%e9%9b%86%e6%95%b0%e6%8d%ae%e8%84%b1%e6%95%8f%e7%ae%97%e6%b3%95/
注意力机制应用在encoder-decoder模型中，可以使Decoder根据时刻的不同，让每一时刻的输入都…
<img src="https://www.isclab.org.cn/wp-content/uploads/2015/06/41.png" alt=&q…
当深度学习以惊人的准确性执行各种各样任务的同时，在图像分类等领域的深度神经网络却容易受到对抗样本的攻击，从而输出错误的预测结果。本次学术报告首先说明了对抗攻防的主要方法分类和残差网…
二进制代码-源代码匹配是信息安全领域的重点研究方向之一。在给定二进制代码的情况下，逆向分析研究人员希望找到它对应的源代码，从而提升逆向分析的效率和准确率。但由于源代码和二进制代码的…
机器学习已经演化为了一种服务模式，即机器学习即服务模式。互联网公司或提供模型训练接口，或提供模型预测接口给用户以提供相应的服务。但是，在提供服务的整个过程中，机器学习模型不可避免的…
网络嵌入（Network Embedding）是针对网络中节点进行特征学习的一项新兴的研究任务，它旨在将网络中的节点表示成低维、实值、稠密的向量形式，使得得到的向量形式可以在向量空…
主动学习也叫做询问学习或最佳实验设计，它是机器学的分支，更人工智能。主要的假设是是否学习算法是可以去选择先要…
CSRF（Cross-site request forgery）全称跨站请求伪造，是利用受害者尚未失效的身份…
本次报告主要讲述了Android权限机制和自定义权限的相关内容。介绍了权限机制和自定义权限的基本概念，解释了权限升级漏洞的基本概念，并详细讲解了发现此类漏洞的模式测试方法，最后思考…
