相关分享
1
喜欢
bl
blog.nsfocus.net
/
2024-11-02 16:27
对抗式机器学习攻击与缓解措施分类及术语（上）
本文介绍了NIST在对抗性机器学习中的分类和术语，分析了攻击阶段、目的和对抗措施，帮助提升AI系统的安全性和鲁棒性。
无图
1
喜欢
pa
paper.seebug.org
/
2024-03-12 22:49
通过漫游交换进行隐蔽访问的新型后门 GTPDOOR 分析
GTPDOOR 是一种基于 Linux 的恶意软件，旨在部署在邻近 GRX（GPRS 交换网络）的电信网络系统中，具有通过GTP-C（GPRS 隧道协议- 控制平面）信令消息传递 C2 流量的功能。这使得 C2 流量能够与正常流量混合，并重新利用可能对 GRX 网络开放且暴露的已允许端口。
无图
1
喜欢
pa
paper.seebug.org
/
2023-10-18 00:15
攻击者通过 Freeze.rs 和 SYK 密码器进行恶意软件分发
在本文中，我们将深入研究用于交付Rust-lang注射器(SYK密码器)的初始攻击方法，并进一步探索攻击的后续阶段。
无图
2
喜欢
mi
mingming.wang
/
2023-09-22 11:30
使用 GPG 对 Git commit/tag 进行签名
为什么要签名
GPG 可以对 Git commit 或 tag 进行签名，其它用户可以知道这个 commit 来源可信，也就是作者本人提交的代码。
无图
1
喜欢
bl
blog.nsfocus.net
/
2023-02-12 14:05
部署机器学习方案之困（下）
在工业环境中开发基于机器学习的解决方案包括四个阶段：数据管理、模型学习、模型验证和模型部署，而这些阶段没有严格的时间轴，在一定程度上存在并行和反馈循环。本节将讨论从业者在最后一个阶段中面临的常见问题和挑战，并讨论涉及到的其他问题。
无图
1
喜欢
bl
blog.nsfocus.net
/
2023-02-12 14:04
部署机器学习方案之困（上）
近年来，机器学习无论是作为学术研究领域还是实际商业问题的解决方案，都受到了越来越多的关注。然而，就像其他领域一样，在学术环境中起作用的研究和实际系统的要求之间往往存在着显著差异，所以在生产系统中部署机器学习模型可能会带来许多问题。
本文介绍一篇剑桥大学2020年发表的研究综述，其调研了在各种用例、行业和应用中部署机器学习解决方案的公开报告，提取了与机器学习部署工作流阶段对应的实际考虑因素。对于从业者而言，了解在机器学习部署的各个阶段所面临的挑战是非常重要的，本文将对这方面进行主要阐述，最后介绍潜在的解决方案，共分为上、下两篇，本篇为上篇，希望各位能从中受益并引发更多思考。
无图
1
喜欢
te
tech.meituan.com
/
2022-12-24 23:38
美团图灵机器学习平台性能起飞的秘密（一）
美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中，积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术，我们深入到源码层面，介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。
无图
1
喜欢
in
insights.thoughtworks.cn
/
2022-12-23 11:19
你的团队是王者还是青铜（下）
敏捷文化的核心或者源泉，是对团队的”信任和Ownership“，团队的每个人知道项目想要取得的结果，并对结果肩负责任，它们是团队活力和创新的基础，也是高绩效的基础
无图
0
喜欢
li
linux.cn
/
2022-12-10 22:36
如何在 16 位系统上进行 64 位数学运算
只要对汇编有一点基本的了解，这些函数就能扩展到任意位长的整型数学运算。
几年前，作者为 FreeDOS 写了一个叫做 VMATH 的命令行数学程序。它只能在很小的无符号整型上执行十分简单的数学运算。随着近来 FreeDOS 社区里对基础数学的兴趣，作者改进了 VMATH 使其可以为有符号 64 位整型提供基本的数学支持。
仅使用 16 位 8086 兼容的汇编指令来操控大型数字的过程并不简单。作者希望能够分享一些在 VMATH 中用到的技术例子。其中一些方法掌握起来相当容易。而另外一些方法则看起来有点奇怪。你甚至可能学到一种进行基本数学运算的全新方式。
无图
1
喜欢
in
insights.thoughtworks.cn
/
2022-12-01 16:10
你的团队是王者还是青铜（上）
对于敏捷软件开发者来说，及时获取完成任务所需的信息及实现共识，包括业务价值、技术方案、验收标准以及反馈，显得更为重要。因为这些决定了他/她将以什么样的方法、多少成本去交付何种价值的可工作软件。
无图