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Latest posts
Last updated 4 days ago
信任受到攻击：针对 Android 恶意软件检测中机器学习的标签伪造攻击
4 days ago
作者：Tianwei Lan, Luca Demetrio, Farid Nait-Abdesselam, Yufei Han, Simone Aonzo 译者：知道创宇404实验室翻译组 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2503.11841v1...
从0开始学习卷积神经网络（三）—— 进阶实例学习
5 days ago
作者：Hcamael@知道创宇404实验室 日期：2025年2月25日 在本系列的上一篇文章中，我们学习了如何训练一个识别数字图片的神经网络，在本篇文章中将会在此基础上学习一些进阶知识。 1. 引入非线性算法 在上一篇文章中，我们的神经网络使用的是线性算法，现在我们在此基础上转化为非线性算法，相关代码如下所示： # 定义 CNN 模型 class numCNN(nn.Module)...
Tit-for-Tat：通过对抗防御保护大型视觉语言模型免受越狱攻击
10 days ago
作者：Shuyang Hao, Yiwei Wang, Bryan Hooi等 译者：知道创宇404实验室翻译组 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2503.11619v1 摘要 部署大型视觉语言模型（LVLMs）带来了一个独特的漏洞：容易通过视觉输入遭受恶意攻击。然而，现有的防御方法存在两个关键限制：（1）它们仅专注于文本防御，未能直接解决攻击起源的视觉领域的威胁；（2...
从0开始学习卷积神经网络（二）—— 实例学习
12 days ago
作者：Hcamael@知道创宇404实验室 日期：2025年2月19日 在本系列的上一篇文章中分享了卷积神经网络的基础知识，在完全了解1+1=2的基础知识后，本篇文章可以进行2*2=4进阶的学习。将会通过分析一个实例来进行讲解。 1. 简单的图片识别卷积神经网络 1.1 数据集 我们来建立一个简单的图片识别卷积神经网络，使用MNIST数据集进行训练。 MNIST（修改后的美国国家标准与技...
警惕仿冒 DeepSeek 安装包投递 WannaCry 勒索软件
12 days ago
作者：启明星辰集团 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/hFAZvRyhwZldcB4fTN7NZQ 2025年，随着DeepSeek-R1的发布，迅速引发大模型本地化部署浪潮。前所未有的关注度也吸勒索软件团伙也紧跟热点，搭建钓鱼网站，伪装成合法的AI软件下载平台，诱导用户安装捆绑勒索软件的仿冒软件，从而对受害主机上的文件进行加密，以胁迫受害者支付赎金。 技术分析...
从0开始学习卷积神经网络（一）—— 1+1=2
15 days ago
作者：Hcamael@知道创宇404实验室 日期：2025年2月14日 本系列文章将分享我在学习卷积神经网络时的心得和体会，不会涉及复杂的数学公式，而是用简单易懂的语言来解释卷积神经网络。当然，如果对相关的数学公式有深入了解的话，对学习这部分知识会很有帮助。 1. 卷积计算 首先，我们简单介绍一下卷积。卷积的相关公式如下： (f * g)(n) = \sum_{m=-\infty}^...
机器学习的逻辑回归模型
16 days ago
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「深蓝洞察」2024年度最憋屈的漏洞披露
17 days ago
作者：DARKNAVY 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Y8-wT88VnLeMUiD-HssPyw 在网络安全领域，漏洞披露一直被视为保护用户的重要环节，但在现实中，这一过程却充满了争议和矛盾。究竟什么才算得上“负责任的披露”？当厂商在信息公开和补丁发布上占据主导地位，而安全研究者则需要耗费大量精力进行沟通与博弈，这一模式是否还能真正实现保护用户安全的初衷？...
「深蓝洞察」2024年度最“安全”的防线
18 days ago
作者：DARKNAVY 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/LaM5iz_EKbAK_lkaAcBshw 在攻防对抗日益激烈的2024年，安全软件一直被视为企业安全防线的重要基石。然而，这些安全软件本身也可能存在漏洞，甚至被攻击者利用作为入侵的跳板来对用户造成危害。多年来，因为安全软件而导致的事故不禁让人产生一个疑问——安全软件真的可信吗？ 安全软件被滥用为攻击工...
「深蓝洞察」2024年度最难以阻挡的攻防趋势
19 days ago
作者：DARKNAVY 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/lUA03YjBiCAatcJh-bUHEQ 近年来，漏洞攻防不断演进。从多年前仅需一个栈溢出就能攻破系统，到如今需要运用各种精妙的手法来突破系统的层层防御。“盾”与“矛”始终处于动态对抗：每当新的防御措施出现，新的攻击手段随之而来。防御机制的升级促使攻击者寻找新的突破口，而攻击方法的创新又推动着防御技术...
机器学习的线性回归模型
22 days ago
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Llama 的悖论：深入探索 Llama.cpp 的堆迷宫，从堆溢出到远程代码执行
23 days ago
作者：Patrick Peng 译者：知道创宇404实验室翻译组 原文链接：https://retr0.blog/blog/llama-rpc-rce 我一直对 Llama.cpp 情有独钟，它堪称我在人工智能与机器学习研究领域孜孜以求的“终极目标”。不仅如此，能在如此复杂且成熟???人工智能项目中挖掘出堆栈/堆溢出导致的远程代码执行漏洞，听起来就格外酷炫。当然，我内心深处渴望在人工智能项目中...