绿盟科技研究通讯

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深度学习

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洞见AI对抗,从频域视角看模型泛化能力

在机器学习应用中,泛化能力是衡量机器学习模型性能的一个重要指标。其受到多种因素的影响,包括模型结构,参数,训练数据集,训练方法等。本文以全连接神经网络为例,通过...

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RSA 2020创新沙盒盘点| INKY—基于机器学习的恶意邮件识别系统

2020年2月24日-28日,网络安全行业盛会RSA Conference将在旧金山拉开帷幕。已经为大家介绍过入选今年创新沙盒的十强初创公司:Elevate S...

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XAI系列二:模型可解释性技术概览

传统网络安全威胁分析依赖专家知识及基本的数据分析,然而随着攻击技术的复杂化、安全数据接入的多元化,高性能人工智能技术越来越多的应用到威胁分析中,试图解放安全行业...

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从“青铜”到“王者”-图嵌入在社区发现中的升级之路

图表示学习是一种把模型跟机器学习方法相结合的一类技术,当前比较热门的主要有两大类:图嵌入(Graph Embedding)和图神经网络(Graph Neutra...

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AI新威胁:神经网络后门攻击

人工智能是如今备受关注的领域,随着人工智能技术的快速发展,基于深度学习模型的应用已经进入了我们的生活。伴随着神经网络的发展和应用的普及,深度学习模型的安全问题也...

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对抗样本原理分析

人工智能技术具有改变人类命运的巨大潜能,但同样存在巨大的安全风险。攻击者通过构造对抗样本,可以使人工智能系统输出攻击者想要的任意错误结果。从数学原理上来说,对抗...

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