异常检测是时间序列分析中必不可少的任务，判断数据是否符合正态数据分布，不符合的部分称为异常。及时发出异常可以使系统维护人员主动进行维护，从而在欺诈检测、入侵检测和能源管理等实际应用中实现可持续性和安全性
文本安全-学术报告-多元时间序列异常检测研究-李新帅-2024.12.081原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/12/19/%e5%a4%9a%e5%85%83%e6%97%b6%e9%97%b4%e5%ba%8f%e5%88%97%e5%bc%82%e5%b8%b8%e6%a3%80%e6%b5%8b%e6%96%b9%e6%b3%95%e7%a0%94%e7%a9%b6/
随着现代软件规模的不断扩大和复杂性的不断提高，软件缺陷调试所消耗的成本也在不断增加，软件缺陷的自动修复成为越来越迫切的需求。软件缺陷自动修复可以分为缺陷定位、补丁生成、补丁验证三个…
Linux系统是大多数人常见但又不熟悉的操作系统，其在软件安装于使用方法上与Windows有较大的差异。本次…
物联网技术和人工智能的快速发展，含时间、空间特性的数据指数增长。如何进行多源异构时空数据本身特性出发，和机器学习深度学习技术深入融合，实现数据实现知识发现和信息挖掘，服务于城市发展…
随着官方发布的漏洞数量呈现指数的增长趋势，针对漏洞检测技术的研究应运而生。漏洞种类的多样性以及检测方法的单一性导致漏洞检测结果呈现一定的局限性，随着自然语言处理技术的兴起和专家知识…
深度学习软件库作为构建和训练深度学习模型的基础，对深度学习软件库进行检测、挖掘软件库的代码漏洞，是保障深度学习模型的可靠性的基础之一。本次报告介绍了2种基于API层的深度学习软件库…
内存管理是指软件运行时对计算机内存资源的分配和使用的技术。其最主要的目的是如何高效，快速的分配，并且在适当的…
具有大量参数的深度神经网络是非常强大的机器学习系统。然而，在这样复杂的网络中，过拟合的问题难以解决。复杂的网络结构和缓慢的运行速度导致我们很难在测试时通过组合许多不同大型神经网络的…
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…
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…
学术报告介绍了一种基于init节区的安卓共享库加固方式、一些防逆向工具和反调试的方法以及解释执行保护共享库的内容。 附件-Andro…
