DAE

如何在UNSW-NB15数据集上使用去噪自编码器进行零日攻击检测

译者 | 李睿审校 | 重楼零日攻击是当前网络安全领域最具破坏性的威胁之一，它们利用此前未发现的漏洞入侵，能够绕过现有的入侵检测系统（IDS）。传统的基于签名的入侵检测系统（IDS）依赖于已知攻击模式构建防御规则，因此在此类攻击面前往往失效。为了检测这种零日攻击，人工智能模型需要了解正常的网络行为模式，并自动识别并标记偏离正常模式的异常行为。

10/17/2025 9:00:00 AM

李睿

何恺明谢赛宁团队步步解构扩散模型，最后竟成经典去噪自编码器

去噪扩散模型（DDM）是当前图像生成技术的一大主流方法。近日，Xinlei Chen、Zhuang Liu、谢赛宁与何恺明四人团队对 DDM 进行了解构研究 —— 通过层层剥离其组件，DDM 的生成能力不断下降，但其表征学习能力却能得到一定的维持。这表明 DDM 的某些组件可能对表征学习作用不大。对于当前计算机视觉等领域的生成模型，去噪是一种核心方法。这类方法常被称为去噪扩散模型（DDM）—— 它们会学习一个去噪自动编码器（DAE），其能通过一个扩散过程移除多个层级的噪声。这些方法实现了出色的图像生成质量，尤其适

1/29/2024 11:16:00 AM

机器之心

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