Cross-Project Transfer Representation Learning for Vulnerable Function Discovery-跨项目转换对于特征学习在漏洞～学习总结

最新推荐文章于 2023-02-28 14:07:30 发布
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#人工智能 #机器学习 #深度学习

本文是对厚点技术的个人学习总结，探讨了其在信息技术中的应用和重要性。通过阅读，你可以了解到厚点在提升性能和优化资源利用方面的关键作用。适合对信息技术感兴趣的读者，尤其是关注底层优化的开发者。

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文章可能存在各种各样的问题，希望各位原谅和指正，这是主要对自己学习的总结，如果对你也有帮助我也很开心，谢谢大家。
-厚点（thicker）

ithicker
关注
《Cross-Modal Dynamic Transfer Learning for Multimodal Emotion Recognition》
buyaotutou的博客
07-25 2073
例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用文章链接Multimodal Emotion Recognition is an important research area for developing human-centric applications, especially in the context of video platforms. Most existing models have attempted to develop sophisticated fusion tech
【论文阅读】人群计数（Crowd Couting）| RGBT-CC | Cross-Modal Collaborative Representation Learning
最新发布
wsygxxn的博客
04-07 2447
在这项工作中，我们发现结合光学和热信息可以极大地帮助识别行人。为了促进该领域的未来研究，我们引入了大规模 RGBT 人群计数 (RGBT-CC) benchmark，其中包含 2,030 对 RGB 热图像以及 138,389 个带注释的人。此外，为了促进多模态人群计数，我们提出了一个跨模态协作表示学习框架，该框架由多个特定模态分支、一个模态共享分支和一个信息聚合分发模块（IADM）组成，以充分捕获不同模态的互补信息。
Cross-Project Transfer Representation Learning for Vulnerable Function Discovery
02-20
Cross-Project Transfer Representation Learning for Vulnerable Function Discovery
VulnerabilityDiscoverywithFunctionRepresentationLearningfromUnlabeledProjects.
02-20
论文
codesensor：将代码转化为ast后再转化为文本向量
lockhou的博客
02-20 5157
学习材料： 论文： 1.DeepBalance: Deep-Learning and Fuzzy Oversampling for Vulnerability Detection：https://download.youkuaiyun.com/download/lockhou/15381911 2.Cross-Project Transfer Representation Learning for Vulnerable Function Discovery：https://download.youkuaiyun.com/downl
怎样在BinaryNinja中查看Vulnerable的function（以HeartBleed CVE-2014-0160为例）
qysh123的专栏
04-07 618
这篇博客没有什么技术含量，只是我对Binary Analysis的很多过程不熟悉，简单记录一下。 我们以OpenSSL为例，这个漏洞的信息，可以参考这里的介绍：https://blog.youkuaiyun.com/javajiawei/article/details/82429886 以及：http://blog.chinaunix.net/uid-26275986-id-4214113.html 首先在这里：https://ftp.openssl.org/source/old/1.0.1/ 下载openssl
vulnerable-components-workshop
06-11
易损组件研讨会 价值 库、框架和其他软件模块等组件几乎总是以完全权限运行。 如果利用易受攻击的组件，此类攻击可能会导致严重的数据丢失或服务器接管。 使用具有已知漏洞的组件的应用程序可能会破坏应用程序防御并引发一系列可能的攻击和影响。 - 在本次研讨会之后，参与者将意识到潜在易受攻击的组件对其应用程序的安全性构成的风险。 他们将熟悉漏洞披露的基本来源，并能够找出他们使用的组件版本是否存在任何已知问题。 他们应该了解通过第三方组件防止漏洞的基本策略。 技能等级 初学者 要求 Java编程基础知识 对于动手部分： JDK 1.6+ Maven 3 大体时间 无需动手以良好的速度：30 分钟 使用动手选项：60 分钟
Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition阅读笔记
AnZhiJiaShu's blog
05-08 2842
用于视觉识别的深度高分辨率表征学习 论文链接 摘要： 高分辨率表示对于人体姿态估计、语义分割和目标检测这类位置敏感的视觉问题至关重要。现有的 sota 框架首先通过一个 high-to-low 分辨率卷积串联（例如ResNet、VGGNet）形成的子网将输入图像编码为低分辨率表示，然后从编码的低分辨率表示中恢复高分辨率表示。但是，HRNet在整个过程中保持高分辨率表示。HRNet 有两个关键特征：(i) 并行连接 high-to-low 分辨率卷积流；(ii) 在不同分辨率之间反复交换信息。这样能够使 H
Multi-Granularity Cross-modal Alignment for Generalized Medical Visual Representation Learning
K.SHI的博客
02-28 1430
在Instance-level这部分并没有创新，和之前的文章类似，借鉴于SimCLR，就是让image-report pairs在latent space中更接近，让其它的负样本对更远。考虑到在优化全局实例表示时可能会忽略这些重要的细微线索，我们引入了一个有效的基于双向交叉注意力的Token-wise Alignment（CTA）模块，以明确匹配和对齐医学图像和放射学报告之间的跨模态局部表示。这里仍然分为两部分，一个是Image-to-text，另一个是Text-to-image，
super-simple-vulnerable-guestbook:超级简单的漏洞留言簿
06-03
超级简单的漏洞留言簿 这是什么？ 这是一个 fxxking 易受攻击的留言簿演示，请勿在您的主机上托管。 哇，听起来很危险！ 仅用于安全教育目的 执照 要求 PHP 5.4+
dataset summary
khy123khy的博客
07-15 1317
文章目录vuldeepeckerdraperSySeVRvuldeepecker——comparative studyvuldeelocatorμvuldeepeckerTransferRepresentationLearningPoster ：Function Representation Learning for Vulnerability DiscoveryDevign 介绍已收集的相关数据集，包括数据集样本的种类、数量、数据结构和操作方式。 vuldeepecker 这是18NDSS vuldee
注释位置预测：《CommtPst: Deep learning source code for commenting positions prediction》论文笔记
qq_42714262的博客
07-18 681
原文连接：点此位置 来源：The Journal of Systems & Software，2020 一、背景和Idea 1. 背景 现有的自动代码注释生成技术是基于注释的代码段已被识别的假设，因此要求用户提前提供代码段。给定源码，能否自动确定在哪里进行注释？为了实现这个目标，作者提出了一种新的方法：CommtPst，可以在源码中自动找到合适的注释位置。 2. idea 由于注释与代码的语法和语义密切相关，作者先采用neural language model（word embeddings）来捕获
论文笔记 | code representation（代码表示学习）系列
Firmiana1220的博客
01-31 6772
文章目录Associating Natural language comment and source code entities研究动机本文方法Deep Learning Similarities from Different Representations of Source Code研究动机具体方法实验部分Learning Semantic Vector Representations of Source Code via a Siamese Neural Network研究动机具体方法实验部分数据N
跨语言学习归纳总结 Cross-Lingual Learning paper summary
Jay_Tang的博客
12-28 2282
往期文章链接目录 文章目录往期文章链接目录Cross-lingual learningCross-lingual resourcesMultilingual distributional representationsEvaluation of multilingual distributional representationsParallel corpusWord AlignmentsMachine TranslationUniversal features (out of fashion)Biling
【资源】领域自适应相关论文、代码分享
zenRRan的博客
10-19 7539
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要20+分钟跟随小博主，每天进步一丢丢整理| 专知【导读】领域自适应（Domain Adaptation）是迁移学习（Transfe...
阅读笔记（2019）Deep Learning for Anomaly Detection: A Survey
qq_40305043的博客
05-28 4787
原文：https://www.researchgate.net/publication/330357393_Deep_Learning_for_Anomaly_Detection_A_Survey 论文首先对基于深度学习的异常检测的研究方法进行了系统全面的概述。此外，还回顾了这些方法在不同应用领域中的应用，并评估了它们的有效性。 根据基本的假设和采用的方法，将最先进的深度异常检测研究技术分为不同的类别。在每个类别中，作者概述了基本的异常检测技术及其变体，并提出了区分正常和异常行为的关键假设。 对于每个类别，
深度学习模型-13 迁移学习（Transfer Learning）技术概述
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前一期介绍了表示学习Representation Learning，指出其中比较有趣的一个方向-共享表示学习。今天介绍共享表示学习最相关的机器学习领域-迁移学习（Transfer Learning）。文章内容主要整理自论文《A survey on transfer Learning》。 1 迁移学习提出的背景及历史 1、迁移学习提出背景 在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中，我们
攻防世界pwn level0做题思路
nzw1134864657的博客
07-24 1944
先看看题目的各种保护机制 栈不可以执行，我们用IDA打开看看 写进一个hello world的字符串，然后执行vulnerable_function（）函数 跟进函数里查看 这里我不是特别理解，writeup上是这样写的 “这是 vulnerable_function 函数，可以在栈上写0x200个字节，或许我们可以进行溢出，覆盖掉返回地址，劫持程序执行流，执行我们想执行的方法。通常我们的目...
Cross-Modal Collaborative Representation Learning and a Large-Scale RGBT Benchmark for Crowd Counting
05-11
这篇论文提出了一种跨模态协作表示学习方法和一个大规模 RGBT 数据集，用于人群计数。该方法主要是通过将可见光图像和热红外图像作为输入，同时训练一个共享的卷积神经网络，来学习两种不同模态之间的关联性，从而...
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