网络入侵调查的电子数据取证方法！
目录导图：本书是帮助网络工程师学习数字取证的技术参考指南，该书内容帮助读者了解网络犯罪和当今攻击的现实；建立一个数字取证实验室来测试工具和方法，并获得专业知识；发现漏洞时可以采取正确的应对方案；确定调查的全部范围和收集、记录和保存证据和数据；从PC、Mac、IoT设备和其他端点收集和分析数据；使用数据包日志、NetFlow和扫描来构建时间线、了解网络活动并收集证据；分析iOS和Android设备....
[网络安全]SQL注入原理及常见攻击方法简析
登陆验证后端逻辑一般而言，登录验证逻辑语句为：select * from 表名 where name(用户名)='$输入' and pass(密码)='$输入'当数据表中同时存在输入的name和pass字段时，页面将回显登录成功。未知用户名注入攻击原理若后端逻辑为：select * from users where name='xx' and password='xx'手工注入在用户名中输入qi....
ICLR 2023 Oral | 漂移感知动态神经网络加持，时间域泛化新框架远超领域泛化&适应方法
在领域泛化 (Domain Generalization, DG) 任务中，当领域的分布随环境连续变化时，如何准确地捕捉该变化以及其对模型的影响是非常重要但也极富挑战的问题。为此，来自 Emory 大学的赵亮教授团队，提出了一种基于贝叶斯理论的时间域泛化框架 DRAIN，利用递归网络学习时间维度领域分布的漂移，同时通过动态神经网络以及图生成技术的结合最大化模型的表达能力，实现对未来未知领域上的模....
基于无标注网络驾驶视频，自动驾驶策略预训练新方法 | ICLR 2023
2023 年 1 月 21 日，人工智能顶级会议 ICLR 2023（International Conference on Learning Representations）投稿结果正式公布。上海人工智能实验室自动驾驶 OpenDriveLab 团队成果 —— 基于自监督几何建模的自动驾驶策略预训练方法（PPGeo）被正式录用。PPGeo 是一个基于几何建模的自监督预训练框架，利用大量无标注网....
【即插即用】TargetDrop卷积网络目标区域的正则化方法(附论文下载地址)
1、简介Dropout正则化已在深度学习中广泛使用，但对卷积神经网络的效果不佳，因为空间相关的特征允许丢弃的信息仍流经网络。已经提出了一些结构化的dropout形式来解决此问题，但是由于特征被随机丢弃，容易导致正则化过度或不足。在本文中提出了一种名为TargetDrop的正则化方法，该方法结合了注意力机制以删除区分特征单元。具体地，其掩盖了与目标通道相对应的特征图的目标区域。与其他方法进行比较或....
重塑自监督学习: DINO 网络如何颠覆视觉特征表示的常规方法
Title：Emerging Properties in Self-Supervised Vision TransformersPaper：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Caron_Emerging_Properties_in_Self-Supervised_Vision_Transformers_ICCV_2021_....
NeurIPS 2021 | 华为诺亚Oral论文：基于频域的二值神经网络训练方法
二值神经网络（BNN）将原始全精度权重和激活用符号函数表征成 1-bit。但是由于常规符号函数的梯度几乎处处为零，不能用于反向传播，因此一些研究已经提出尝试使用近似梯度来减轻优化难度。然而，这些近似破坏了实际梯度的主要方向。基于此，在一篇 NeurIPS 2021 论文中，来自华为诺亚方舟实验室等机构的研究者提出使用傅里叶级数的组合来估计频域中符号函数的梯度以训练 BNN，即频域逼近 (FDA)....
GNN如何建模时空信息？伦敦玛丽女王大学「时空图神经网络」综述，简明阐述时空图神经网络方法
新智元报道 作者：专知编辑：好困【新智元导读】图神经网络将深度学习模型扩展到非欧氏空间，并能够在包括推荐系统和社交网络在内的各种应用中实现最先进的性能。这些强大的算法在过去几年中获得了巨大的兴趣。然而，这种性能是基于静态图结构假设的，这限制了图神经网络在数据随时间变化时的性能。时序图神经网络是考虑时间因素的图神经网络的扩展。近年来，各种时序图神经网络算法被提出，并在多个时....
【Pytorch神经网络理论篇】 15 过拟合问题的优化技巧（二）：Dropout()方法
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
【Pytorch神经网络理论篇】 05 Module类的使用方法+参数Parameters类+定义训练模型的步骤与方法
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
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