A Deep Learning-Based System for Vulnerability Detection(二)
接着上一篇，這篇研究實驗和結果。 A.用於評估漏洞檢測系統的指標 TP：為正確檢測到漏洞的樣本數量 FP：為檢測到虛假漏洞樣本的數量(誤報) FN：為未檢真實漏洞的樣本數量(漏報) TN ...
原文：LEMNA-Explaining Deep Learning based Security Applications
CCS 最佳論文。主題是安全領域中機器學習模型的解釋性，使用的是黑盒攻擊的方法。 x 摘要 x 引言 稍微介紹一下引言部分 引言部分首先介紹了目前深度學習解釋領域的基本現狀，很多都是圍繞着CNN去工作的的，所以對安全領域的深度學習解釋模型意義不大， .數據類型不一樣 .需要解釋的粒度不一樣 圖像像素可以允許一定的誤差，但是安全領域會失之毫厘，差之千里 然后介紹了本文提出的一個模型與先前的研究不同， ...
2018-12-24 21:28 0 833 推薦指數：
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