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百度安全论文入选IEEE TIFS,让攻击者逃不出“楚门的世界”

导读:近日百度安全发表的论文《Detecting Hardware-assisted Virtualization with Inconspicuous Features》入选国际TOP期刊IEEE TIFS,论文深度剖析了虚拟化检测技术,并创新性提出一种最新硬件虚拟化检测技术,无须提权就能实现对硬件虚拟化环境的检测,本文将对这篇论文进行详细的解读。 虚拟化作为云计算系统中的一种基础技术,近年来,虚拟化技术不仅广泛应用于云服务器,也广泛应用于个人桌面。那么究竟虚拟化技术是什么,又为什么起到这么重要的作用呢? 想象两个场景: 空旷的厂房,整个楼层没有固定的墙壁,从事各式工种的工人和机器设备扎堆聚集,无法形成流水化的高效作业。 开放的冷藏库里,面包、龙虾和榴莲裸露的存储在一起,没有任何封装和隔离,长久下去面包有了龙虾味儿,龙虾有了榴莲味。 从这两个例子里,我们不难看出,在空间资源一定的条件下,需要根据不同的需求进行重新规划,已充分发挥最大的利用效率。在计算机领域,就存在一种技术可以解决上面的问题,那就是"虚拟化技术"。 虚拟化(Virtualization)技术最早出现在20世纪60年代的...

通俗易懂的目标检测 | RCNN, SPPNet, Fast, Faster

插播新闻:最近建立了一个AI初学者微信群,如果你也是AI爱好者,加入我们吧~回复【入群】加入大家庭! 全文5500个字,22幅图,学习时长预计20分钟 目录 0概述 1RCNN 1.1 候选区Region Proposal 1.2 特征提取 1.3 SVM分类 1.4 线性回归 2 SPP Net 3 Fast RCNN 4 Faster RCNN 5 总结 0 概述 本文主要讲一下深度网络时代,目标检测系列的RCNN这个分支,这个分支就是常说的two-step,候选框 + 深度学习分类的模式:RCNN->SPP->Fast RCNN->Faster RCNN 另外一个分支是yolo v1-v4,这个分支是one-step的端到端的方式。不过这里主要是介绍RCNN那个体系的。 把下图中的yolo忽略,剩下的四个就是RCNN体系的一个非常好的总结。 1 RCNN RCNN既然是two-step,那么就从这里切入理解: 第一步,生成候选区 第二步,判断每个候选区的类别 2.1 用CNN提取特征 2.2 用SVM分类 2.3 用线性回归矫正候选框的位置 1.1 候选区Reg...

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