一文读懂如何用深度学习实现网络安全
简介
我们看到的大多数深度学习应用程序通常面向市场、销售、金融等领域,但在使用深度学习来保护这些领域的产品和业务、避免恶意软件和黑客攻击方面,则鲜有文章或资源。
像谷歌、脸谱、微软和SalesForce这样的大型科技公司已经将深度学习嵌入他们的产品之中,但网络安全行业仍在迎头赶上。这是一个具有挑战性的领域,需要我们全力关注。
本文中,我们简要介绍深度学习(Deep Learning,DL)以及它支持的一些现有信息安全(此处称为InfoSec)应用。然后,我们深入研究匿名TOR流量检测这个有趣的问题,并提出一个基于深度学习的TOR流量检测方案。
本文的目标读者是已经从事机器学习项目的数据科学专业人员。本文内容假设您具备机器学习的基础知识,而且当前是深度学习和其应用案例的初学者或探索者。
为了能够充分理解本文,强烈推荐预读以下两篇文章:
《使用数
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
阿里云王牌架构师杨曦:也谈系统缓存设计误区及高阶使用技巧
阿里云高级解决方案架构师 杨旭 世界最大混合云的总架构师,4年前,开始作为双11阿里云技术负责人,负责搭建全球最大的混合云结构,把 “双11”的电商业务和技术场景在阿里云上实现,并保障这个混合云在双11当天能够满足全球客户的购物需求。 正文 相信很多研发同学都有过引入缓存进入到应用架构设计中的经历,本文从几个角度阐述一些选型误区和使用误区以及高阶使用技巧等,供开发者参考。 1. 什么情况下开始考虑缓存? 缓存的主要目的是为了挡一些读多写少的用户请求,且数据在一定时间周期内保持不变,再且业务允许一定时间差而导致的脏数据。假设你的业务直接读写持久化存储(比如mysql)的压力不大,换言之持久化存储的水位还较低可控范围内,那么不建议引入缓存,不但增加了一道依赖提高了系统复杂度,而且并没有带来可观的解决问题收益。引入缓存是为了提高系统承载能力
- 下一篇
【开源】2018中文机器阅读理解竞赛第四名代码开源
模型架构 针对一个问题,文档集里有多答案的情况非常普遍,我们认为‘一边提高某个答案作为答案的概率,另一边又降低其它答案作为答案的概率’是不合理的。 因此我们的模型采用先从每篇文章中独立抽取候选答案,再从候选答案集中抽取最佳答案的结构,以解决多答案致使神经网络难以学习的问题。架构的具体实现中,我们通过BiDAF+ Passage Self-Matching从单篇文章中抽取答案,构成候选答案集,再使用em和xgboost决策树从候选答案集中抽取最佳答案。 即模型分为以下两部分:候选答案抽取层——BiDAF+Passage Self-Matching答案选择层——em算法、xgboost 数据下载 数据移步比赛官网的数据下载页面,来自百度知道和搜索的真实场景数据集共包含30万问题,其中包括27万的训练集,1万开发集和2万测试集,分为4个部分供参赛用户下载。Em算法部分包含了百度知道集的tfidf模型文件,只需下载百度知道的数据文件便可用java运行,暂未做python实现。它在整个模型(Bidaf抽取答案、xgboost决策答案)作为特征扩充,交互答案之间的信息。 算法效果 原文发布时间为:...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- SpringBoot2更换Tomcat为Jetty,小型站点的福音
- CentOS8安装Docker,最新的服务器搭配容器使用
- SpringBoot2整合MyBatis,连接MySql数据库做增删改查操作
- CentOS8,CentOS7,CentOS6编译安装Redis5.0.7
- 设置Eclipse缩进为4个空格,增强代码规范
- Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- SpringBoot2整合Redis,开启缓存,提高访问速度
- SpringBoot2配置默认Tomcat设置,开启更多高级功能
- Hadoop3单机部署,实现最简伪集群