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安全智能 分析的挑战

随着各个国家的重视和布局,大数据技术和人工智能技术发展迅速,相关与智能化的识别和处理能力、能力逐渐与网络安全技术进行了深度协同,对网络安全的技术、方法、应用产生了重要影响,促进了技术的变革性的进步 [1]。可以预见的是安全数据采集和安全智能数据分析技术的成熟将会大幅提升网络安全威胁检测、网络安全风险评估等关键安全防御环节的效率,大幅减少对网络安全专家的依赖,有效地降低企业、组织乃至国家级关键信息基

#安全#网络#大数据
移动智能终端安全技术要求

移动智能终端安全架构主要包括5个部分:硬件安全、系统安全、应用软件安全、通信连接安全和用户数据安全。硬件主要包括基础硬件模块、硬件接口和外设;系统主要包括硬件驱动、软件系统内核、各种函数库、基础服务等;应用软件主要包括运行于移动智能终端系统之上的各种本地及Web应用,包括消费类应用,行业应用等各类别应用软件;通信连接主要包括网络接入、通信过程、外围接口;用户数据主要包括移动智能终端上的用户数据及应

#安全#安全架构#网络
神经网络架构搜索

神经网络架构搜索是为给定数据集自动找到一个或多个架构的任务,这些架构将为给定的数据集生成具有良好结果的模型,其本质是在高维空间的最优参数搜索问题。

#神经网络#架构#深度学习
2022年 安全智能分析技术白皮书 模型开发

近年来,随着硬件计算能力的日益强大与数据量的井喷式增长,深度学习的应用也是与日俱增。尽管经过了数十年的发展,深度学习的实用性和普适性已经有了很大的提升,例如,使用视觉领域的卷积神经网络也可以对文本进行处理,并且得到比较好的效果。然而在很多场景下,不同领域的模型针对某一特定场景的任务在准确率、查准率、查全率和时间复杂度等很多指标上都有明显的鸿沟,无法将其他领域的模型直接应用到一个新的领域。数字时代的

#安全#人工智能#深度学习
到底了