学术报告

    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。但是大量数据都是无标记的情况下，无法训练出一个强泛化能力的分类器，因此针对这个问题，本次学术报告为大家介绍了协同训练。 附件-协同训练Co-training.pdf

    自步学习（Self-paced Learning）是一种先学习简单样本，后学习复杂样本的迭代算法。它具有很好的健壮性，主要被应用于图像识别领域。本次报告中，主要为大家介绍了自步学习的公式推导和两种延伸算法。 附件-自步学习.pdf

    Java虚拟机实现了自动内存管理机制，包括自动内存分配和自动垃圾回收，大大避免了由于代码错误导致的内存泄漏和溢出，得到大量开发者青睐，但是同时这种自动化的内存管理，给程序的调试和内存分析增加了一定的难度，因此对系统如何进行垃圾回收的过程有清晰了解是十分必要的。本报告从如何判断对象是否应该回收、如何对垃圾对象进行…

    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-Android app 共享库加固.pdf

    本次学术报告简单介绍了深度学习的定义和过程，并给出了基于Keras实现手写数字识别的基本过程和实验结果，讨论了设置不同batch size和epoch的效果。 附件-深度学习讨论会.pdf

    iForest （Isolation Forest）孤立森林 是一个基于Ensemble的快速异常检测方法，具有线性时间复杂度和高精准度，是符合大数据处理要求的state-of-the-art算法。其可以用于网络安全中的攻击检测，金融交易欺诈检测，疾病侦测，和噪声数据过滤等。 附件-异常检测算法-IForest…

    Android应用在开发和发布初期可能存在各种原因导致的隐藏安全风险，这些安全风险如若不进行检测和修复，会给用户和开发者带来巨大的损失，因此需要对Android应用进行全方位的检测，暴露应用的风险点然后修复，使应用受到全方位保护。 附件-Android应用安全检测.pdf

    模糊测试是一种通过提供非预期的输入并监视异常结果来发现软件故障的方法。Web应用对于软件提供商和终端用户都具有优越性，针对Web应用的模糊测试不仅可以发现Web应用自身的漏洞，而且可以发现其底层任何构建中存在的漏洞，包括可能和Web应用集成在一起的Web服务器和数据库服务器。 附件-Web应用模糊测试技术.pd…