在AI攻击复杂性和密集性不断提升的大背景下，ML-NIIDS面临巨大挑战，其中流量对抗样本严重威胁其安全稳定。本次报告从NIDS的迭代发展，聚焦到对抗性安全威胁，再引出主流流量对抗样本检测方案，从算法模型层面进行详细的分析，并对实验结果进行详细解读，总结了当前方法的不足及后续创新思路。
面向NIDS的流量对抗样本检测-邵思源原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/10/23/%e9%9d%a2%e5%90%91nids%e7%9a%84%e6%b5%81%e9%87%8f%e5%af%b9%e6%8a%97%e6%a0%b7%e6%9c%ac%e6%a3%80%e6%b5%8b/
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。…
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本次报告主要从Transformer框架入手，介绍基于Transformer模型的时间序列分析方法。针对Transformer模型的位置嵌入、注意力机制、模型架构三个方向在时间序列…
近年来，随着互联网技术的高速发展和数据规模的快速增长、大数据的应用，多标签分类应用场景越来越多，如电子商务中的商品分类、网页标签、新闻标注、蛋白质功能分类、音乐分类、语义场景分类等…
异构图（HG）也称为异构信息网络，在现实世界中已变得无处不在；因此，HG嵌入（HG embedding）近年来受到了广泛关注，它旨在学习低维空间中的表示，同时保留下游任务的异构结构…
真实的网络结构是高度非线性和复杂的，现有的浅层模型的网络嵌入方法都无法很好地表示更高级的非线性的网络结构。因…
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本次报告对文本数据的脱敏方法展开介绍，介绍了目前常用的文本数据脱敏方法，重点讲解了文本数据泛化脱敏的基本概念，详细阐述了文本泛化脱敏方法和文本差分隐私噪声扰动脱敏方法，最后对比了文…
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本次报告介绍了机器学习模型训练过程中的显存优化方法。首先介绍了深度学习框架的显存利用机制，随后结合原理和具体实例讲解了“代码级”和“框架级”显存优化方法，引导大家在实际科研过程中更…
