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分类号
杂志ISSN号
基于机器学习在公共云中的攻击和防御
作者姓名:
周思明
李丹
作者单位:
四川大学锦城学院
摘 要:
对于现在新兴的云服务,传统的安全防御方法对云平台安全已经不起作用了.现在针对对抗性攻击和云服务的特点,提出了面向机器学习应用的安全开发生命周期:ML for SDL.它通过减少ML-as-a-service中的漏洞数量和漏洞的严重性,降低了开发成本,帮助安全人员构建更安全的软件.
关 键 词:
计算机网络安全
云平台
图像处理
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