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  • 1 篇 任务分发
  • 1 篇 深度学习
  • 1 篇 综述
  • 1 篇 机器学习

机构

  • 3 篇 军事科学院系统工...
  • 1 篇 清华大学
  • 1 篇 浙江工业大学
  • 1 篇 浙江大学

作者

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  • 2 篇 li xiang
  • 2 篇 况晓辉
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  • 1 篇 陈晋音
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  • 1 篇 赵刚
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  • 3 篇 中文
检索条件"机构=军事科学院系统工程研究院信息系统安全技术国防科技重点实验室"
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并行模糊测试综述
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引用
计算机工程与科学 2022年 第6期44卷 1046-1055页
作者： 顾涛涛 卢帅兵 李响 况晓辉 赵刚 军事科学院系统工程研究院信息系统安全技术国防科技重点实验室 北京100101
软件脆弱性已成为互联网安全的主要威胁来源,软件脆弱性分析技术的重要性日益突出。模糊测试是脆弱性分析的热点技术之一,通过持续生成测试用例、动态监控目标代码执行和反馈调节变异策略的方法尝试触发程序异常,具有部署便捷、适用性... 详细信息
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面向正常拟合迁移学习模型的成员推理攻击
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引用
通信学报 2021年 第10期42卷 197-210页
作者： 陈晋音 上官文昌 张京京 郑海斌 郑雅羽 张旭鸿 浙江工业大学网络空间安全研究院 浙江杭州310012 浙江工业大学信息工程学院 浙江杭州310012 军事科学院系统工程研究院信息系统安全技术国防科技重点实验室 北京100039 浙江大学控制科学与工程学院 浙江杭州310007
针对现有成员推理攻击(MIA)在面向正常拟合迁移学习模型时性能较差的问题,对迁移学习模型在正常拟合情况下的MIA进行了系统的研究,设计异常样本检测获取容易受攻击的数据样本,实现对单个样本的成员推理攻击。最终,将提出的攻击方法在4... 详细信息
来源： 评论
基于机器学习的软件脆弱性分析方法综述
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引用
计算机工程与科学 2018年 第11期40卷 2000-2007页
作者： 况晓辉 刘强 李响 聂原平 军事科学院系统工程研究院信息系统安全技术国防科技重点实验室 北京100101 清华大学计算机科学与技术系 北京100084
随着被披露脆弱性代码样本数量的不断增加和机器学习方法的广泛应用,基于机器学习的软件脆弱性分析逐渐成为信息安全领域的热点研究方向。首先,通过分析已有研究工作,提出了基于机器学习的软件脆弱性挖掘框架;然后,从程序分析角度对已... 详细信息
来源： 评论
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