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张超群; 韦川源; 梁刚; 黑小龙; 朱旭东;
广西民族大学软件与信息安全学院,南宁530006;
深度学习; 恶意攻击; LSTM网络; PyTorch框架; Nginx日志; KDD99数据集;
机译:使用基于深度学习的方法在拥挤的地区进行恶意攻击检测
机译:基于深度学习的增强介绍展示攻击检测,从基于NIR相机传感器结合本地和全球区域的特征来识别虹膜识别
机译:基于深度学习模型的工业物联网恶意活动识别
机译:应用深度学习技术来支持识别和分析任务的总线攻击
机译:使用深度学习技术和基于遗传的特征提取减轻表示攻击
机译:基于深度学习的基于虹膜识别的虹膜识别增强演示攻击检测方法
机译:基于Web的恶意软件的攻击方法和分析技术
机译:样本熵和随机森林:基于异常的入侵检测和低带宽恶意软件攻击分类的方法
机译:交通网络物理系统中基于深度学习的恶意攻击检测方法
机译:可以在错误过程中进行秘密恶意攻击分析的反应过程中使用秘密值的菲亚特·夏米尔人身识别装置,该装置可防止错误注射袭击的发生,并提供中等难度的攻击方法
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