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近年来,自然语言处理领域涌现出多种基于Transformer网络结构的通用深度学习语言模型,简称“通用语言模型(general-purpose language models,GPLMs)”,包括Google提出的BERT(bidirectional encoder representation from transformers)模型等,已在多个标准数据集和多项重要自然语言处理任务上刷新了最优基线指标,并已逐渐在商业场景中得到应用.尽管其具有很好的泛用性和性能表现,在实际部署场景中,通用语言模型的安全性却鲜为研究者所重视.近年有研究工作指出,如果攻击者利用中间人攻击或作为半诚实(honest-but-curious)服务提供方截获用户输入文本经由通用语言模型计算产生的文本特征,它将以较高的准确度推测原始文本中是否包含特定敏感词.然而,该工作仅采用了特定敏感词存在与否这一单一敏感信息窃取任务,依赖一些较为严格的攻击假设,且未涉及除英语外其他语种的使用场景.为解决上述问题,提出1条针对通用文本特征的隐私窃取链,从更多维度评估通用语言模型使用中潜在的隐私风险.实验结果表明:仅根据通用语言模型提取出的文本表征,攻击者能以近100%的准确度推断其模型来源,以超70%的准确度推断其原始文本长度,最终推断出最有可能出现的敏感词列表,以重建原始文本的敏感语义.此外,额外针对3种典型的中文预训练通用语言模型开展了相应的隐私窃取风险评估,评估结果表明中文通用语言模型同样存在着不可忽视的隐私风险. 相似文献
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随着信息技术的高速发展,越来越多的生产生活逐渐转移到网络空间进行,国民经济对网络空间的依赖也日益凸显.互联网带来便利的同时,越来越多的犯罪从传统线下转移到网络空间中进行,威胁人民群众的日常生活安全.因此,如何理解、评估、预防、打击网络犯罪,成为学术界、工业界和相关执法部门的关注重点.近年来,研究人员持续关注各种网络犯罪及对应的防范、评估、反制技术.但目前针对网络犯罪总体综述研究较少,亟需对网络犯罪产业链组成部分进行全面且详细的梳理.将以钓鱼(phishing)、诈骗(scam)、恶意挖矿(cryptojacking)等经典网络犯罪攻击方式为切入点,深入分析包括黑帽搜索引擎优化(Blackhat SEO)、误植域名(typosquatting)在内的相关支撑技术,详细揭露地下市场(underground market)、僵尸网络(Botnet)和洗钱渠道(money laundering)等网络犯罪基础设施,剖析网络犯罪产业链,最后讨论了网络犯罪研究中仍存在的挑战,并展望未来研究方向. 相似文献
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采用数值模拟计算方法对由两台水轮机并联运行而成的不同类型、不同尺寸的水轮机进行优化选型,并采用新开发的评估算法对海里水电站的运行状况进行了详细的模拟分析。结果表明,采用两台不同尺寸的水轮机,可以充分提高电厂的发电量和投资效益;使用不同尺寸的涡轮机可以提高电厂对季节性流量变化的响应能力。 相似文献
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无线传感器网络应用综述 总被引:5,自引:0,他引:5
传感器被越来越多地布置到实际的网络环境中,用于实现某些应用.无线传感器网络已经成为了科学研究领域最前沿的课题之一,引起了工业界和学术界众多研究者的关注.通过总结相关方面的工作,综述在不同领域中无线传感器网络的实际应用,并对具体应用的一些重要特性进行分析,在此基础上提出若干值得继续研究的方面. 相似文献
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作为一个类型安全的程序语言,Java要求对每次数组访问提供越界检查.这些检查指令减慢了Java程序的运行速度.算法ABCE维护着一张不等式图,并在图中不断更新记录变量的取值信息,然后根据这些信息识另q出那些冗余的数组边界检查,最后删除它们,从而达到提高程序性能的目的.科学计算类测试集SciMark2.0的测试表明ABCE算法平均删除了76%的越界检查指令,其中LU子程序,该算法的加速近似达到理论最大值. 相似文献
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数据竞争检测、确定性回放等方法被广泛应用于解决多线程程序中由内存访问顺序不确定性引发的数据竞争及死锁等问题.但是,由于上述方法需要监测程序内存访问,所以通常带来很大的运行开销.实验表明,在多线程程序中存在着大量只被赋值一次的对象,去除这类对象内存访问的监测操作不会影响上述方法的正确性,且能有效减少系统的运行开销.在此基础上,本文形式化定义了单赋值对象,并提出了一个静态对象单赋值分析算法,将这一算法的分析结果应用到多种成熟的数据竞争检测、确定性回放系统中.测试数据表明使用对象单赋值分析可以有效减少数据竞争检测、确定性回放等系统的运行开销,从而扩展系统应用场景. 相似文献
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