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python开发_常用的python模块及安装方法

adodb:我们领导推荐的数据库连接组件 bsddb3:BerkeleyDB的连接组件 Cheetah-1.0:我比较喜欢这个版本的cheetah cherrypy:一个WEB framework ctypes:用来调用动态链接库 DBUtils:数据库连接池 django:一个WEB framework docutils:用来写文档的 dpkt:数据包的解包和组包 MySQLdb:连接MySQL数据库的 py2exe:用来生成windows可执行文件 Pylons:我们领导推荐的web framework pysqlite2:SQLite的连接组件 pythonwin:Python的Windows扩展 setuptools:无奈,PEAK的一套python包管理机制 sqlalchemy:数据库连接池 SQLObject:数据库连接池 twisted:巨无霸的网络编程框架 wxPython-2.6:因为需要保持与linux相同的版本才没用最新的,GUI编程框架 pypcap:抓包的 python-dnet:控制网络安全的其他设备 pyevent:Python的事件支持 pydot:画图的,graphiz sendpkt:Python发包 simplejson:JSON的支持 DPKT:raw-scoket网络编程 Cx-oracle:连接oracle的好东东 Mechanize:爬虫连接网站常用 PIL:图像处理工具包 reportlab for PDF 文件。 PyQt4 for GUI界面 feedparser: rss解析 chardet:编码检测 scons: 项目构建工具,写好了模板用起来还是很方便的 scapy: 网络包构建分析框架,可编程的wireshark,有兴趣的google “Silver Needle in the Skype” pefile: windows pe文件解析器 winpdb: 自己的程序或者用别的库不太明白的时候就靠它了 pywmi: 省了好多折腾功夫 pylint: 培养良好的编码习惯 下面是准备用的,不做评论: pygccxml pyparsing pymacs idapython paimei pysvn pyLucene wikidpad

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DeepFool(迷惑深度学习分类模型)测试

AI+网络安全是当前网络攻击与防御方向比较热门和前沿的领域。同时网络安全中的漏洞挖掘、入侵检测、异常流量等传统任务也已经出现了大量基于深度学习的实现方法。然而当以深度学习为主流的人工智能应用越来越广泛之后,陆续又出现了对于人工智能应用的攻击,主要分为两种:一是白盒测试,即深度学习的模型架构和参数都已经的情况下,这种场景的攻击一般可以进行参数的修改来达到攻击的效果;二是黑盒测试,即上述情况未知的情况下进行攻击,这时候采用的攻击手段主要是对抗样本,对抗样本(adversarial examples)这一概念在Szegedy et al. (2014b)中被提出:对输入样本故意添加一些人无法察觉的细微的干扰,导致模型以高置信度给出一个错误的输出。对抗样本现在已经广泛应用于人脸识别、声纹识别等相关应用场景。

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领券