本次报告主要讲述了Android第三方库检测的相关内容。介绍了第三方库的基本概念和相关研究，解释了第三方库检测的基本方法，详细讲解其中的相似性对比方法，主要针对库检测和库版本识别进行研究。
Android第三方库检测-陆永鑫原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/11/20/android%e7%ac%ac%e4%b8%89%e6%96%b9%e5%ba%93%e6%a3%80%e6%b5%8b/
可解释的假新闻检测
上一篇
2022年11月14日 上午9:25
第20届信息安全与对抗技术竞赛筹备工作正式开启
下一篇
2022年11月25日
相关推荐
-
Padding–A CNN operation that cannot be ignored
本次报告主要讲述了padding的种类及其影响，介绍了卷积网络的基本概念和性质、使用padding的主要原因等，详细讲解了特征偏移和信息侵蚀的概念、表现及解决方案，最后对paddi…
-
梯度消失和梯度爆炸的原因及解决方案
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…
-
源代码变更表征
本次报告介绍了源代码变更表征领域，其属于源代码表征领域的进一步研究工作，报告首先介绍领域研究目标、背景意义、发展脉络与基础框架，梳理显式与隐式信息交互两类代码变更表示学习方法；随后…
-
Bias-Variance trade-off
背景 熟悉模式识别的童鞋都很清楚，在模式识别领域内存在许多的学习算法和技术。面对纷繁的算法，我们必然会产生疑问：究竟哪一个算法才是“最好的”。值的强调的是每个算法都有相应的先验假设…
-
联邦学习的后门防御方法
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。
-
对抗性扰动下的后门防御方法
后门防御旨在使用神经元剪枝、知识蒸馏等手段消除模型中隐藏的后门，阻止攻击者使用触发器样本控制深度学习模型的输出。本次学术报告主要讲解了两种以对抗性扰动和后门攻击关系为基础的后门防御…
-
LLM的强化学习
ChatGPT问世以来，LLM百花齐放，对我们的生活产生了巨大的影响。然而LLM生成的内容存在信息泄露、无中生有等诸多隐患。通过强化学习技术我们可以将生成内容与人类偏好对齐，控制L…
-
源代码自动化编辑方法
代码自动编辑任务通过应用频繁出现的编辑模式对现有代码进行修改，能够提升软件开发的效率。CODIT方法将代码编辑过程建模为树结构变换和标记生成两个阶段。MODIT方法输入整合需要编辑…
-
深度学习模型公平性修复
深度学习模型具有强大的特征提取能力，在决策领域得到广泛应用，但往往产生不公平的预测结果，造成不良的社会影响，现有的公平性修复方法往往会导致准确率下降。本次学术报告介绍了一种新的深度…
-
反序列化漏洞简介
反序列化漏洞是指在服务端过滤不严格的情况下，攻击者通过构造恶意序列化结果，使服务端在反序列化过程中执行恶意代…
