本报告讲述了加密恶意流量检测领域基本概念，通过详细介绍基于频域分析的实时鲁棒恶意流量检测和基于自适应聚类的网络边缘恶意流量分类方法，启发思考通过统计聚类分析来提升加密恶意流量检测算法的鲁棒性、分类方法的泛化性以及检测的高吞吐量与实时性问题。
高准确率的鲁棒加密恶意流量实时检测方法-张钊原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/03/21/%e9%ab%98%e5%87%86%e7%a1%ae%e7%8e%87%e7%9a%84%e9%b2%81%e6%a3%92%e5%8a%a0%e5%af%86%e6%81%b6%e6%84%8f%e6%b5%81%e9%87%8f%e5%ae%9e%e6%97%b6%e6%a3%80%e6%b5%8b%e6%96%b9%e6%b3%95/
深度学习模型具有高度非线性和特征空间抽象等特性，内部决策逻辑难以解释，导致其实际应用严重受限。本次报告从深度神经网络可解释性的基本概念出发，对常见的解释方法进行简介，并介绍了一篇将…
吕英 2015.1.28
网络表示学习（Network Representation Learning），又名网络嵌入（Network Embedding）、图嵌入（Graph Embedding），旨在从…
本报告介绍了深度学习后门攻击基本概念及后门攻击检测发展历史和类型划分等背景知识，对2种基于模型演化策略的后门攻击检测算法进行了具体说明，阐述了深度学习后门攻击检测的发展趋势和未来前…
机器学习模型一般可化简为求解一个目标函数/损失函数的最优化问题，根据优化目标及约束的不同，可划分为凸优化（C…
摘要：本报告介绍了深度神经网络模型水印的基本概念和嵌入方式，并讲述了两种深度神经网络模型水印保护方法，从水印嵌入、提取和验证三个角度分析了保护模型的原理，提升对模型知识产权保护的认…
跨语言命名实体识别是用源语言的标记数据训练NER模型，并在目标语言的测试数据上对其进行评估。其利用具有丰富实体标签的高资源(源)语言(如英语)的知识来克服低(零)资源(目标)语言的…
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。
主要探讨基于大语言模型的事件根因分析。阐述其研究背景、意义，涉及 RCACopilot 和 RCAgent 算法，包含数据收集、处理、输出，以及算法的具体流程等。通过实验对比展示其…
简单介绍了堆的管理与分配，主要讲述了堆上两种典型的攻击方式，即fast bin attack 和 Unsor…
