Machine Learning

Bài báo nghiên cứu về ứng dụng mạng sinh đối kháng hỗ trợ quá trình học chủ động cho IDS được chấp nhận đăng tại Hội nghị khoa học quốc gia REV-ECIT 2021

11 tháng trước

Bài báo nghiên cứu "ALID-GAN: Phương pháp hỗ trợ học chủ động cho hệ thống phát hiện xâm nhập dựa trên mạng sinh đối kháng" của nhóm sinh viên ngành An toàn thông tin được chấp nhận đăng tại Hội nghị khoa học quốc gia REV-ECIT 2021. Chúc mừng nhóm…

Đọc tiếp >>>

Nghiên cứu áp dụng học chuyển tiếp trong phát hiện tấn công mạng của nhóm SV ngành ATTT được chấp nhận đăng tại Hội nghị khoa học SoMET 2021

1 năm trước

? ? ? Chúc mừng nhóm sinh viên ngành An toàn thông tin, ???̀?? ???̣̂?, ?????̂̃? ??́ ???̂? và ???́? ?????̂? ??̛́? ???????? đã có công trình nghiên cứu được chấp nhận đăng tại Kỷ yếu Hội nghị khoa học quốc tế SoMET 2021 (The 20th International Conference on Intelligent…

Đọc tiếp >>>

Nghiên cứu “Phát sinh dữ liệu đối kháng đánh lừa bộ nhận diện Phishing sử dụng GAN”, của InSecLab được chấp nhận đăng tại hội nghị quốc tế RICE-2021

2 năm trước

Nghiên cứu “Phát sinh dữ liệu đối kháng đánh lừa bộ nhận diện Phishing (lừa đảo) sử dụng GAN”, của nhóm nghiên cứu InSecLab được chấp nhận đăng tại hội nghị khoa học quốc tế RICE-2021. Chúc mừng nhóm nghiên cứu Phòng thí nghiệm ATTT (InSecLab) đã có công trình…

Đọc tiếp >>>

Honeypots được hỗ trợ bởi AI: Máy học có thể giúp cải thiện khả năng phát hiện xâm nhập

2 năm trước

Các nhà khoa học máy tính ở Mỹ đang nỗ lực áp dụng các kỹ thuật máy học để phát triển các hệ thống phòng thủ mạng kiểu honeypot hiệu quả hơn. Cái gọi là “kỹ thuật lừa dối” (deception technology) đề cập đến các “bẫy” hoặc hệ thống “mồi…

Đọc tiếp >>>

Đánh lừa mạng thần kinh nhân tạo như thế nào?

2 năm trước

  Trí tuệ nhân tạo hoàn toàn có thể bị đánh lừa Mạng nơ-ron hay mạng thần kinh nhân tạo đang được tung hô do đạt được hiệu suất siêu phàm trong nhiều lĩnh vực, nhưng chúng rất dễ bị đánh lừa. Bạn có thể tham khảo một demo về…

Đọc tiếp >>>

Deep Transfer Learning: Học chuyển tiếp là gì và lí do phổ biến

2 năm trước

  Giới thiệu Như chúng ta đã biết, các mô hình học sâu (deep learning) gặp phải vấn đề là đói dữ liệu. Các mô hình này yêu cầu đào tạo, huấn luyện với hàng ngàn hoặc thậm chí hàng triệu điểm dữ liệu trước khi đưa ra dự đoán…

Đọc tiếp >>>

Dự án hợp tác của Microsoft và Intel sử dụng phương pháp chuyển đổi mã độc thành hình ảnh để phân tích

2 năm trước

STAMINA là một dự án hợp tác giữa Microsoft và Intel Labs để giải quyết bài toán phát hiện và phân loại mã độc dựa trên cách tiếp cận học sâu (deep learning). Hình 1 – Qui trình thực hiện trong dự án nghiên cứu STAMINA Đây là một dự…

Đọc tiếp >>>

NSL-KDD: Góc nhìn chi tiết về tập dữ liệu huấn luyện cho các IDS

3 năm trước

Phương pháp để các hệ thống hoặc mạng có thể tránh bị malware hoặc lưu lượng mạng xấu từ Internet tấn công là triển khai các hệ thống ở các vị trí nhằm bảo vệ các thông tin quan trọng trong các máy tính hoặc hệ thống mạng. Những hệ…

Đọc tiếp >>>

Mạng thần kinh nhân tạo đưa ra dự đoán như thế nào?

3 năm trước

Gần đây, mạng thần kinh nhân tạo (neural network) nhận được nhiều sự quan tâm từ giới nghiên cứu cũng như công chúng yêu công nghệ. Các mô hình này là một hệ thống tính toán có các nút (node) liên kết với nhau và hoạt động tương tự như…

Đọc tiếp >>>

Sự tranh đấu của các hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) hiện nay

3 năm trước

Trong thời đại ngày nay, vấn đề an ninh bảo mật luôn tạo nhiều tiếng vang trong thế giới công nghệ. với lý do chính đáng, các câu hỏi và mối quan tâm xoay quanh quyền riêng tư và sự an toàn của thông tin cá nhân của người dùng…

Đọc tiếp >>>