学术前沿 | 匿名数据集隐私保护效果度量机制
引用臧帅, 朱友文. 匿名数据集隐私保护效果度量机制[J]. 网络空间安全科学学报, 2024, 2(3): 67-78 https://doi.org/10.20172/j.is...
这是关于 数据集 标签的相关文章列表
引用臧帅, 朱友文. 匿名数据集隐私保护效果度量机制[J]. 网络空间安全科学学报, 2024, 2(3): 67-78 https://doi.org/10.20172/j.is...
【山石说AI】•第16篇大模型在网络安全中的最新应用进展(五)漏洞检测是网络安全的“侦查兵”,而大模型则为这一领域增添了革命性的技术活力。从深度语义理解到精准漏洞定位,大模型正在重...
一、背景介绍高级持续性威胁(Advanced Persistent Threats, APTs)是当前网络安全领域面临的最具挑战性的威胁之一。APT 攻击具有隐蔽性和长期持续性的特...
作者:YuanLiu距离 POINT1.0 的发布已经过去两个月时间来,在这段时间业界不断涌现出一系列优秀的模型。我们通过不断紧跟前沿技术,并结合过去开发多模态模型沉淀下来的经验,...
安全技术[其它] CISSP 学习笔记https://github.com/wuzukang/CISSP[1][文档] CISSP学习资料2https://github.com/K...
点击蓝字,关注我们2019年10月,FireEye的高级威胁分析师亚伦·斯蒂芬斯(Aaron Stephens,@x04steve)在年度网络防御峰会上发表了“Scan't Tou...
今天,字节跳动豆包大模型团队开源 FullStack Bench,一个专注于全栈编程和多语言编程的代码评估数据集。该数据集在业界首次囊括编程全栈技术中超 11 类真实场景,覆盖了...
随着人工智能的快速发展,大模型的应用正逐步改变各行各业的面貌。在网络安全这一复杂且日益重要的垂直领域,亚信安全再度彰显行业领导力,自主构建了高质量、多模态的网络安全专属数据集——信...
01 前言强化学习(Reinforcement Learning, RL)有两种基础的训练范式:在线强化学习(Online RL)和离线强化学习(Offline RL)。在线强化学...
扫码订阅《中国信息安全》邮发代号 2-786征订热线:010-8234106311月25日,360数字安全集团漏洞研究院发布了全球首份一份《大模型安全漏洞报告》,揭示了当前以大模...