24、深度学习网络在线性能评估与模块化防御技术

深度学习网络评估与SKIVA处理器防御技术
最新推荐文章于 2025-11-24 21:26:24 发布
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分类专栏： COSADE 2020：侧信道分析与安全设计前沿 文章标签： 深度学习 性能评估 过拟合检测
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深度学习网络在线性能评估与模块化防御技术

1. 深度学习网络性能评估新指标

在侧信道分析的深度学习领域，引入了一个新的指标用于评估网络性能。该指标通过比较训练集和验证集上攻击的效率，同时评估给定架构的性能及其改进潜力，还能对网络状态进行表征并检测过拟合。这一特性使得该指标可在网络训练期间用于提前停止训练。

网络 CONV 层数 LOSS 参考 训练轮数 Nval Δ1 train,val 训练时间（秒） 与参考相比时间和性能差异
CNN best 5 CCE [13] 75 1151 1145 3600 时间: -33.3%
本文 47 802 779 2400 Nval: -30.3%
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遗传算法与深度学习：优化神经网络结构
AI天才研究院
05-23 2847
关键词： 遗传算法，深度学习，神经网络，结构优化，超参数调整深度学习近年来取得了令人瞩目的成就，其在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出巨大的应用潜力。然而，深度学习模型的性能很大程度上取决于其结构和超参数的设置。手动设计神经网络结构需要大量的专业知识和经验，并且效率低下。为了解决这个问题，人们开始探索使用自动化方法来优化神经网络结构，而遗传算法作为一种经典的进化算法，为解决这一问题提供了新的思路。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。它将问题的
基于深度学习的入侵检测系统设计与实现
AI天才研究院
05-18 2504
随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出。网络攻击手段不断翻新，攻击目标也从传统的服务器、网络设备扩展到个人电脑、移动设备等。传统的入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）基于规则匹配和统计分析，难以应对复杂多变的网络攻击，特别是新型的未知攻击。研究人员将继续探索更高效、更准确的深度学习模型，提高入侵检测系统的性能。数据增强技术可以扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。对抗学习可以提高模型的鲁棒性，使其能够抵抗对抗样本攻击。
基于深度学习的网络异常检测系统设计与实现
qq_1262330535的博客
08-07 1193
本文介绍了一个基于深度学习的网络入侵检测系统，采用Python+Django框架开发。系统通过流量监测和日志分析实现网络安全检测，包含数据采集、预处理、特征提取、深度学习模型和响应等模块。支持CNN、RNN、GAN等多种模型，可检测DDoS、恶意软件等攻击类型。使用KDD、NSL-KDD等标准数据集训练，采用超参数优化、特征选择等方法提升检测精度。系统还包含用户登录、注册等基础功能模块，采用协同过滤算法实现智能分析，并具备可视化界面展示检测结果。该方案为网络安全防护提供了一种基于机器学习的自动化异常检测解决
科研速递 | TPAMI 2025：深度神经网络模型对抗攻击与防御平台 A³D开源发布
Paper weekly
04-15 973
平台集成了多种神经网络架构搜索方法，覆盖多种类型鲁棒性评估指标，如范数对抗攻击、语义对抗攻击、对抗伪装和可量化指标等，可实现自动搜索适配当前攻击算法的最优鲁棒网络模型架构。最后，平台将自动对抗攻击和自动对抗防御结合形成一个统一的框架，借助攻防博弈思想，不断迭代升级，一方面加固模型防御性能，另一方面增强对抗攻击性能，以提升对抗攻防效果。自动对抗攻击方面，通过基于自动机器学习的组合对抗攻击，构建攻击参数搜索空间，通过优化搜索的方式获得最优的组合攻击序列，实现了比单一攻击算法、集成攻击算法更优的对抗攻击效果；
深度学习实战102-基于深度学习的网络入侵检测系统，利用各种AI模型和pytorch框架实现网络入侵检测
微学AI的博客
12-25 1009
在明确了研究背景后，我们需要设定明确的项目目标。本项目的核心目标是开发一个高精度、低延迟的网络入侵检测系统检测准确率：达到95%以上，确保系统能够有效识别各类已知和未知的入侵行为。响应时间：控制在毫秒级范围内，以实现实时监测和快速响应。模型鲁棒性：在面对不同类型的网络环境和攻击手法时，系统需保持稳定的性能输出。可扩展性：系统设计需考虑未来可能面临的新型威胁，便于后续升级和维护。
强化学习在自适应网络安全防御中的应用
AI天才研究院
11-17 1238
第一部分：强化学习基础 强化学习是机器学习的一个重要分支，它旨在通过探索和经验来优化决策策略。在强化学习中，智能体（agent）通过选择动作（action）来与环境（environment）进行交互，并根据环境的反馈（reward）来调整其行为，以实现长期的目标。强化学习与其他学习方式的区别在于，它不仅仅依赖于数据来学习，而是通过试错（tr
开悟AIArena，深度学习神经网络，暑假开悟比赛的学习
Williamtym的博客
07-11 1万+
峡谷漫步v1场景的目标是：通过算法训练一个智能体，让其在对地图不断的探索中学习移动策略，减少碰撞障碍物，以最少的步数从起点走到终点并且收集宝箱。本赛题支持的框架为：PyTorch是一个开源的机器学习框架。PyTorch是一个由Facebook开发的深度学习框架，它主要针对GPU加速的深度神经网络（DNN）编程，并且可以用于其他数学密集型应用2。PyTorch的特点：简洁：PyTorch的设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子。可以顺畅的在 eager 和 graph 模式下切换。
信息安全技术渗透攻击：深度剖析、技术演进与防御体系构建
2301_80089323的博客
04-30 1131
技术路径与案例暴力破解使用Hydra工具对SSH服务进行字典攻击，成功破解账户彩虹表攻击针对某系统MD5加密的密码，通过彩虹表在5分钟内破解80%账户防御措施强制使用强密码策略（长度≥12，含大小写、数字、特殊字符）部署多因素认证（MFA）渗透攻击是信息安全领域的“矛与盾”：在合法框架下，它是提升防御能力的利器；若被滥用，则可能成为破坏性武器。技术向善：将能力用于守护而非破坏持续学习：跟踪最新漏洞（如CVE数据库）与攻击技术体系化防御：从技术、管理、法律多维度构建安全壁垒。
基于深度学习的图像修复系统设计与实现（附源码）
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
03-18 1587
本项目构建基于 深度学习 的 图像修复系统，结合 Transformer + CNN + 扩散模型 提升修复质量，适用于 照片恢复、医学影像填补、视频修复 等场景。系统采用 Swin Transformer 进行高效特征提取，扩散模型提升细节填补，并通过 知识蒸馏、剪枝、量化 进行 轻量化优化，适配 Jetson Nano、移动端。此外，支持 文本 + 深度信息引导修复，增强语义控制。实验表明，优化后的模型在 Places2 数据集 上 SSIM 达 95.4%，推理速度提升 2.5 倍。
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
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subsistent的博客
12-04 18万+
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
深度学习网络在线性能评估与模块化防御技术
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鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-24 2074
鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
ResNet (2015)（卷积神经网络）
weixin_45556264的博客
11-23 703
它不是一个复杂的理论突破，而是一个极其优雅和有效的工程解决方案，其“大道至简”的思想深刻地影响了整个领域。直到今天，基于ResNet的架构仍然是许多视觉任务的强大基线。在ResNet出现之前，主流的认知是：网络越深，表达能力越强，性能应该越好。论文中提出了几种不同深度的ResNet变体，最著名的是ResNet-34和ResNet-50/101/152。这种下降不是由过拟合引起的，因为即使在训练集上，深层的模型误差也比浅层模型更高。这是ResNet的核心构建模块。，巧妙地解决了极深神经网络的。
【数据挖掘】基于深度学习的生产车间智能管控研究
汉斯出版社旗下编辑，定期更新计算机前沿论文
11-24 1063
摘要：本研究针对生产车间安全管理需求，提出基于YOLOv8算法的智能管控系统。通过构建2000张人员检测和2000个跌倒样本的专用数据集，优化网络结构设计，采用多尺度特征融合策略，实现了人员密度监测和跌倒行为识别。实验表明模型精度稳定，系统具备实时检测预警功能，为车间安全管理提供了有效解决方案。研究获江西省教育厅科技项目支持（GJJ210817），具有实际应用价值。
【神经网络与深度学习（吴恩达）】神经网络基础学习笔记
qq_62361050的博客
11-24 706
接下来我们符号化一下表示，首先将x和y放在一起，x表示某张图片的特征向量，y表示分类结果，将所有的样本图片和与其对应的分类结果放在一块，即可组成数量为m的训练集，然后将所有x特征向量按列依次放入一个矩阵中即可组成一个X，表示待分类的图片特征数据矩阵，在Python语言中X.shape = (nx,m)，分类完成后，结果矩阵Y，表示所有分类结果数据，在Python语言中Y.shape = (1,m)。一个神经网络的计算都是按照前向或反向传播过程来实现的，首先计算出神经网络的输出，紧接着进行一个反向传输操作。
【深度学习新浪潮】如何使用多模态大模型进行图片的开放词汇语义分割？
智能守恒_HengAI
11-23 191
"""加载并预处理图像""""""使用Grounding DINO检测目标边界框""""""使用SAM生成分割掩码"""# 转换图像为numpy数组# 设置SAM图像编码器# 转换边界框格式（xyxy -> yxyx，且归一化到0-1）boxes_yxyx = boxes_xyxy[:, [1, 0, 3, 2]] # SAM要求yxyx格式# 生成掩码本文提出的泛化性强：支持任意文本描述的类别分割，无需重新训练。易用性高：基于开源库构建，代码量少于200行即可落地。性能可靠。
神经网络深度解析：从神经元到深度学习的进化之路
qq_51229257的博客
11-24 681
周志华《机器学习》第五章“神经网络”是连接传统机器学习与深度学习的桥梁——它从模拟人脑神经元的基本模型出发，逐步构建多层网络，核心突破是BP算法的提出，最终延伸到深度学习的核心思想。本章的核心逻辑是：通过“神经元加权求和+激活函数”构建基本单元，用多层结构拟合非线性关系，靠BP算法优化参数，再通过不同网络拓扑适应不同任务。本文将从“基础模型→核心算法→代码实现→习题解答”四个维度，用通俗比喻和实例拆解第五章的核心知识，帮你吃透神经网络的设计原理与工程实践。神经网络的最小单元是神经元，源于1943年提出的M-
深度学习——神经网络
最新发布
2303_80634169的博客
11-24 3659
本文梳理了深度学习中的核心网络模型及其组件。基础模型包括MLP（全连接层堆叠）、CNN（卷积结构处理图像）、RNN（循环结构处理序列）和Transformer（自注意力机制）。扩展模型涵盖跨模态融合（如CLIP）、图神经网络（如GCN）和强化学习网络（如DQN）。核心组件涉及网络层（卷积/全连接/注意力等）、激活函数（ReLU/Sigmoid等）、优化器（Adam/SGD等）、损失函数（交叉熵/MSE等）以及数据处理方法。通过系统分类和典型示例，为深度学习模型选择与设计提供参考框架。
基于深度学习的面部识别与面具检测技术
标题“面具”与描述“面具”看似简单，但结合所提供的标签内容——“面部识别、面具检测、深度学习、计算机视频、图像处理、卷积神经网络、人脸识别、安全验证、模型训练、OpenCV”，可以明确该文件聚焦于利用现代...
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