机器学习

LEMNA:深度学习在网络安全应用的可解释性

本文为CCS2018年的最佳论文,作者徐军、郭文博,分别为Penn State的助理教授及博士生。目前为止,深度神经网络在恶意软件聚类,逆向工程,以及网络入侵检测中取得了很好的效果。在这个工作中,作者设计了LEMNA,一种用于安全领域深度学习模型,有着高精度,适用于单样本聚类结果的解释方法。
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