- DNS协议是一种明文传输协议，DNS隧道木马出于提高通信内容隐蔽性的需要，往往会对通信数据进行加密，因此把加密的DNS数据作为可疑的DNS隧道木马通信的一个特征。为了提高特征工程速度，我们可以使用信息熵作为是否存在加密的衡量标准。根据安全知识，正常DNS查询中的subdomain的编写规范通常符合RFC规范，以字母开始以字母或数字结尾，中间可以出现格式包括：小写字母 a-z，大写字母A-Z,... DNS协议是一种明文传输协议，DNS隧道木马出于提高通信内容隐蔽性的需要，往往会对通信数据进行加密，因此把加密的DNS数据作为可疑的DNS隧道木马通信的一个特征。为了提高特征工程速度，我们可以使用信息熵作为是否存在加密的衡量标准。根据安全知识，正常DNS查询中的subdomain的编写规范通常符合RFC规范，以字母开始以字母或数字结尾，中间可以出现格式包括：小写字母 a-z，大写字母A-Z,...
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- 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第1章，第1.3.8节，作者是兜哥。 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第1章，第1.3.8节，作者是兜哥。
- 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第1章，第1.3.6节，作者是兜哥。 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第1章，第1.3.6节，作者是兜哥。
- 引言：人工智能的自主决策革命在人工智能的发展历程中，强化学习代表着一种根本性的范式转变——从被动学习到主动决策的跨越。与监督学习依赖标注数据不同，强化学习通过与环境的交互进行学习，这种"试错学习"机制更接近人类和动物的学习方式。从AlphaGo战胜人类围棋冠军到自动驾驶汽车的决策系统，强化学习正在重塑我们对智能系统的认知。然而，强化学习的实践应用远非理论那般优雅。智能体必须在探索未知与利... 引言：人工智能的自主决策革命在人工智能的发展历程中，强化学习代表着一种根本性的范式转变——从被动学习到主动决策的跨越。与监督学习依赖标注数据不同，强化学习通过与环境的交互进行学习，这种"试错学习"机制更接近人类和动物的学习方式。从AlphaGo战胜人类围棋冠军到自动驾驶汽车的决策系统，强化学习正在重塑我们对智能系统的认知。然而，强化学习的实践应用远非理论那般优雅。智能体必须在探索未知与利...
- 在自然语言处理（NLP）领域，Transformer架构及其变种模型如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和GPT（Generative Pre-trained Transformer）的出现，极大地推动了NLP技术的发展。本文将深入探讨BERT与GPT的架构差异，分析自注意力机制与卷积神经网络在处理文本数... 在自然语言处理（NLP）领域，Transformer架构及其变种模型如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和GPT（Generative Pre-trained Transformer）的出现，极大地推动了NLP技术的发展。本文将深入探讨BERT与GPT的架构差异，分析自注意力机制与卷积神经网络在处理文本数...
- 一引言计算机视觉是人工智能领域的重要分支，广泛应用于目标检测、图像分割、姿态估计等任务。近年来，YOLO系列模型因其高效性和实时性成为目标检测领域的标杆。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，进一步优化了检测性能，同时支持实例分割等多任务。为了进一步提升YOLOv8的性能，研究者们引入了变形卷积、多尺度特征融合等技术，使其在复杂场景中表现更加出色。本文将深入探讨YOLOv8的核心技术，结... 一引言计算机视觉是人工智能领域的重要分支，广泛应用于目标检测、图像分割、姿态估计等任务。近年来，YOLO系列模型因其高效性和实时性成为目标检测领域的标杆。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，进一步优化了检测性能，同时支持实例分割等多任务。为了进一步提升YOLOv8的性能，研究者们引入了变形卷积、多尺度特征融合等技术，使其在复杂场景中表现更加出色。本文将深入探讨YOLOv8的核心技术，结...
- 一、引言计算机视觉领域近十年来经历了深度学习的飞速发展，目标检测与实例分割等核心任务不断取得突破。YOLO系列作为业界经典的实时检测框架，持续迭代带来性能和速度的双重提升。2023年发布的YOLOv8成为新一代高效检测和分割一体化模型，在工程落地和学术研究中均表现突出。同时，变形卷积（Deformable Convolution）、多尺度特征融合等关键技术的引入极大提升了模型对复杂场景、形... 一、引言计算机视觉领域近十年来经历了深度学习的飞速发展，目标检测与实例分割等核心任务不断取得突破。YOLO系列作为业界经典的实时检测框架，持续迭代带来性能和速度的双重提升。2023年发布的YOLOv8成为新一代高效检测和分割一体化模型，在工程落地和学术研究中均表现突出。同时，变形卷积（Deformable Convolution）、多尺度特征融合等关键技术的引入极大提升了模型对复杂场景、形...
- 在这个大模型（LLM）横行的时代，我们似乎习惯了把一切都丢给 Transformer，然后期待奇迹发生。但作为一线算法工程师，我在落地项目时经常感到一种深深的无力感：模型预测准了，但我不知道为什么；稍微改一点业务规则，模型就崩了；甚至面对简单的逻辑陷阱，它依然会自信地胡说八道。这种无力感的根源，在于我们过度依赖“相关性”而非“因果性”，过度依赖“概率拟合”而忽视了“逻辑结构”。最近半年，我... 在这个大模型（LLM）横行的时代，我们似乎习惯了把一切都丢给 Transformer，然后期待奇迹发生。但作为一线算法工程师，我在落地项目时经常感到一种深深的无力感：模型预测准了，但我不知道为什么；稍微改一点业务规则，模型就崩了；甚至面对简单的逻辑陷阱，它依然会自信地胡说八道。这种无力感的根源，在于我们过度依赖“相关性”而非“因果性”，过度依赖“概率拟合”而忽视了“逻辑结构”。最近半年，我...
- 前言：从“听清”到“听懂”的距离在人工智能的浪潮中，语音识别（ASR）似乎已经是一个“成熟”的领域。各大云厂商都提供了极其稳定的API，哪怕你的普通话里夹杂着方言，它也能在几百毫秒内给出精准的文字。然而，一旦我们将场景从通用的云服务切换到边缘侧（如车载嵌入式系统、工业手持终端），或者是复杂的高噪环境（如工厂车间、风噪中的户外），事情就会变得棘手。我们团队最近接到一个项目，为一款工业巡检机... 前言：从“听清”到“听懂”的距离在人工智能的浪潮中，语音识别（ASR）似乎已经是一个“成熟”的领域。各大云厂商都提供了极其稳定的API，哪怕你的普通话里夹杂着方言，它也能在几百毫秒内给出精准的文字。然而，一旦我们将场景从通用的云服务切换到边缘侧（如车载嵌入式系统、工业手持终端），或者是复杂的高噪环境（如工厂车间、风噪中的户外），事情就会变得棘手。我们团队最近接到一个项目，为一款工业巡检机...
- 在智能制造转型浪潮中，工业设备异常检测面临前所未有的挑战。某大型钢铁集团的生产日志显示，传统阈值监控方法误报率高达35%，导致年均停机损失超千万元。本文提出一种融合图神经网络（GNN）、异构图嵌入、动态关系推理与知识蒸馏的新型框架，创新性地将时序依赖建模与轻量化部署相结合。通过在某热轧生产线的实际部署，系统将异常检测准确率提升至97.8%，同时推理延迟压缩至85ms，较基线模型减少42%的计... 在智能制造转型浪潮中，工业设备异常检测面临前所未有的挑战。某大型钢铁集团的生产日志显示，传统阈值监控方法误报率高达35%，导致年均停机损失超千万元。本文提出一种融合图神经网络（GNN）、异构图嵌入、动态关系推理与知识蒸馏的新型框架，创新性地将时序依赖建模与轻量化部署相结合。通过在某热轧生产线的实际部署，系统将异常检测准确率提升至97.8%，同时推理延迟压缩至85ms，较基线模型减少42%的计...
- 摘要：当边缘计算遇见5G切片在工业4.0的浪潮中，工业物联网（IIoT）正面临着一个根本性挑战：如何在海量设备产生的数据洪流中实现毫秒级的智能决策。传统云中心架构已无法满足对延迟、可靠性和隐私保护日益严苛的要求。本文将深入探讨边缘计算、5G网络切片与实时AI推理三项技术的深度融合，如何构建起下一代工业智能系统的核心骨架，并特别聚焦于低延迟优化的多维策略。 一、工业物联网的延迟困境与架构演进... 摘要：当边缘计算遇见5G切片在工业4.0的浪潮中，工业物联网（IIoT）正面临着一个根本性挑战：如何在海量设备产生的数据洪流中实现毫秒级的智能决策。传统云中心架构已无法满足对延迟、可靠性和隐私保护日益严苛的要求。本文将深入探讨边缘计算、5G网络切片与实时AI推理三项技术的深度融合，如何构建起下一代工业智能系统的核心骨架，并特别聚焦于低延迟优化的多维策略。 一、工业物联网的延迟困境与架构演进...
- 本文聚焦量子神经网络表达能力的理论内核与实践路径，跳出“量子并行性”的表层认知，深入剖析叠加态维度拓展与纠缠态关联强化的协同赋能机制。文章围绕量子电路架构设计、混合量子-经典系统构建、抗噪声机制优化三大核心方向展开，结合高频信号拟合、分子结构建模等具体场景，阐述层级化门操作组合、动态误差校准等关键策略的应用逻辑。 本文聚焦量子神经网络表达能力的理论内核与实践路径，跳出“量子并行性”的表层认知，深入剖析叠加态维度拓展与纠缠态关联强化的协同赋能机制。文章围绕量子电路架构设计、混合量子-经典系统构建、抗噪声机制优化三大核心方向展开，结合高频信号拟合、分子结构建模等具体场景，阐述层级化门操作组合、动态误差校准等关键策略的应用逻辑。
- 循环神经网络（RNN）是专为处理序列数据设计的深度学习模型，解决了传统神经网络无法捕捉序列依赖关系的核心问题。RNN通过记忆状态（Hidden State）实现短期记忆功能，在处理文本、时间序列等数据时能够保留前序信息。其核心结构包括输入层、循环单元和输出层，通过共享权重参数实现序列元素的连续处理。然而，传统RNN存在梯度消失/爆炸的缺陷，导致长序列处理能力受限。为此，LSTM和GRU等改进模型引 循环神经网络（RNN）是专为处理序列数据设计的深度学习模型，解决了传统神经网络无法捕捉序列依赖关系的核心问题。RNN通过记忆状态（Hidden State）实现短期记忆功能，在处理文本、时间序列等数据时能够保留前序信息。其核心结构包括输入层、循环单元和输出层，通过共享权重参数实现序列元素的连续处理。然而，传统RNN存在梯度消失/爆炸的缺陷，导致长序列处理能力受限。为此，LSTM和GRU等改进模型引
- 注意力机制 设计原理在解码器生成每一个词元时，不再依赖一个固定的上下文向量，而是允许它“回头看”一遍完整的输入序列，并根据当前解码的需求，自主地为输入序列的每个部分分配不同的注意力权重，然后基于这些权重将输入信息加权求和，生成一个动态的、专属当前时间步的上下文向量。通俗地理解为从“一言以蔽之”到“择其要者而观之”的转变 注意力机制详解 三部曲计算相似度使用解码器上一时刻的隐藏状态 ht−1... 注意力机制 设计原理在解码器生成每一个词元时，不再依赖一个固定的上下文向量，而是允许它“回头看”一遍完整的输入序列，并根据当前解码的需求，自主地为输入序列的每个部分分配不同的注意力权重，然后基于这些权重将输入信息加权求和，生成一个动态的、专属当前时间步的上下文向量。通俗地理解为从“一言以蔽之”到“择其要者而观之”的转变 注意力机制详解 三部曲计算相似度使用解码器上一时刻的隐藏状态 ht−1...
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