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从 Vision 到 Language 再到 Action,万字漫谈三年跨域信息融合研究

本文作者为阿德莱德大学助理教授吴琦,他在为雷锋网 AI 科技评论投递的独家稿件中回顾了他从跨领域图像识别到 Vision-to-Language 相关的研究思路,如今正将研究领域延伸到与 Action 相关的工作。雷锋网 AI 科技评论对文章做了不改动原意的编辑。 大家好,我叫吴琦,目前在阿德莱德大学担任讲师(助理教授)。2014 年博士毕业之后,有幸加入澳大利亚阿德莱德大学(University of Adelaide)开始为期 3 年的博士后工作。由于博士期间主要研究内容是跨领域图像识别,所以博士后期间,原本希望能够继续开展与跨领域相关方面的研究。但是,在与博士后期间的导师 Anton van den Hengel、沈春华教授讨论之后,决定跳出基于图像内部的跨领域研究,而展开图像与其他外部领域的跨领域研究。恰逢 2015 年 C

有关机器学习Malware分类器的那些事

0x00、前言 从2015年开始,机器学习预测方法在很多行业都得到了应用,特别是2017年一年,信息安全领域特别是杀毒软件领域,已经出来完全取缔特征码的方式判断恶意软件,进入2018年,Top静态代码杀毒公司已经完全淘汰基于yara方法的多特征静态代码判断恶意软件的方式,完全使用机器学习分类器做为唯一判断依据。目前,比较成熟的商用静态恶意软件检测分类器引擎主要包括:Endgame、Cylance、SentinelOne、Sophos ML、CrowdStrike Falcon,那么它们都使用那些数据研究、使用那些机器学习算法做研究?接下来我们讨论一下。 0x01、安全领域分类器受关注程度 安全领域的分类可以通过监督的学习模型训练文件属性之间的复杂关系来区分恶意和良性样本, 但是,在公开研究中没有得到过多的关注。下面是Neural Information Processing Systems (NIPS) 从1987年到2017年12月份所有paper的研究方向统计 ·手写数字分类(MNIST [445 papers]) ·图像标记(CIFAR [195 papers]或ImageNet...

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