A Deep Learning-Based System for Vulnerability Detection(二)
接着上一篇，这篇研究实验和结果。 A.用于评估漏洞检测系统的指标 TP：为正确检测到漏洞的样本数量 FP：为检测到虚假漏洞样本的数量(误报) FN：为未检真实漏洞的样本数量(漏报) TN ...
原文：LEMNA-Explaining Deep Learning based Security Applications
CCS 最佳论文。主题是安全领域中机器学习模型的解释性，使用的是黑盒攻击的方法。 x 摘要 x 引言 稍微介绍一下引言部分 引言部分首先介绍了目前深度学习解释领域的基本现状，很多都是围绕着CNN去工作的的，所以对安全领域的深度学习解释模型意义不大， .数据类型不一样 .需要解释的粒度不一样 图像像素可以允许一定的误差，但是安全领域会失之毫厘，差之千里 然后介绍了本文提出的一个模型与先前的研究不同， ...
2018-12-24 21:28 0 833 推荐指数：
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