这篇报告围绕网络拓扑混淆技术展开，首先阐述了网络拓扑脆弱性及攻击者推理真实结构的威胁，强调了混淆防御的重要性。报告详细介绍了AntiTomo和EigenObfu两种主流方法，包括各自的算法设计、优化目标及实验效果，并总结了混淆拓扑在欺骗性、安全性、低延迟和高效率方面的优势，最后展望了未来引入蜜罐等反制措施的可能方向。
网络拓扑混淆技术-刘栋涵原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/04/27/%e7%bd%91%e7%bb%9c%e6%8b%93%e6%89%91%e6%b7%b7%e6%b7%86%e6%8a%80%e6%9c%af/
服务端模板注入是攻击者通过与服务端模板的输入输出交互，在过滤不严格的情况下，构造恶意输入数据，从而达到获取关…
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…
随着网络攻击日益复杂化，基于深度学习的入侵检测系统面临严峻的对抗性威胁。本次学术报告聚焦对抗样本的攻防研究，介绍了一种提升模型自身抗攻击能力的防御方法，以及一种能够有效甄别隐蔽对抗…
深度学习（DL）在图像分类、语音识别等领域达到或超过了人类水平的性能，且被广泛应用于安全关键领域中（自动驾驶、恶意软件检测等）。然而一些原因（如训练数据偏差、模型过拟合或欠拟合），…
本次报告介绍了用户画像建模的相关基本概念，以及用于短文本处理的用户画像构建LDA-RCC组合模型。基本概念包过用户画像的作用、构建过程、分类等。LDA-RCC组合模型解决了传统文本…
本报告介绍了模糊测试中的基本概念及网络应用程序漏洞挖掘发展历史和类型划分等背景知识，对2种基于覆盖引导的灰盒web模糊测试算法进行了具体说明，阐述了网络应用程序漏洞挖掘的发展趋势和…
知识图谱补全是知识图谱技术研究热点。以前的知识图谱补全方法需要大量的训练实例，而知识图谱中普便存在“长尾数据”现象，大多关系无法提供大量样本数据。本次学术报告通过将元学习方法思想引…
协同训练是一种多视角学习方法，当数据充分时，在具有这种特征的数据集的任何一个视图上均可以利用一定的机器学习算法训练出一个强分类器。但…
多标签文本分类是对文本信息进行组织、利用和检索的有效手段，能够提高数据处理效率，具有重要的实际价值。平面多标签文本分类是多标签分类下的子任务，标记每个给定文本与最相关的多个标签。本…
生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。本次学术报告将回顾关…
