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判断 WordPress 文章中有特定短代码时加载脚本 短代码是WordPress常用的功能,虽然目前已被区块所取代,但还是普遍应用中。有些短代码会用到JS脚本,但又不想全局加载,可以用下面的代码实现,添加短代码时仅在当前页面加载JS脚本 05-04 490 0
AnQuanKeInfo 深度残差网络隐写分析模型探究 前言 本文提出了一个深度残差网络隐写分析模型SRNet,它巧妙地将残差网络应用于特征提取的过程中,从而有效防止了梯度消失,并取得了很好的隐写检测效果。SRNet 2023-11-302评论
AnQuanKeInfo 针对图像检索的通用扰动攻击 针对图像检索的通用扰动攻击 原文地址:https://arxiv.org/abs/1812.00552 通用对抗性扰动(UAP,Universal advers 2023-11-300评论
AnQuanKeInfo 对抗重编程攻击 前言 我们知道深度学习模型容易受到对抗样本攻击,比如在计算机视觉领域,对图像精心设计的扰动可能会导致模型出错。虽然现在对抗样本的研究非常火,但是模型面临的攻击不 2023-11-300评论
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AnQuanKeInfo 对抗重编程攻击 前言 我们知道深度学习模型容易受到对抗样本攻击,比如在计算机视觉领域,对图像精心设计的扰动可能会导致模型出错。虽然现在对抗样本的研究非常火,但是模型面临的攻击不 2023-11-300评论
Ali_nvd Miniflux 跨站脚本攻击漏洞(CVE-2023-27592) 中危Miniflux 跨站脚本攻击漏洞(CVE-2023-27592)CVE编号 CVE-2023-27592利用情况 暂无补丁情况 官方补丁披露时间 20 2023-11-300评论
Ali_nvd Red Hat Quay 安全漏洞(CVE-2023-3384) Red Hat Quay 安全漏洞(CVE-2023-3384)CVE编号 CVE-2023-3384利用情况 暂无补丁情况 N/A披露时间 2023-07 2023-11-290评论
AnQuanKeInfo 对抗重编程攻击 前言 我们知道深度学习模型容易受到对抗样本攻击,比如在计算机视觉领域,对图像精心设计的扰动可能会导致模型出错。虽然现在对抗样本的研究非常火,但是模型面临的攻击不 2023-11-290评论
Ali_nvd XWiki 平台将 cookie 发送到渲染差异中的外部图像,并且容易受到服务器端请求伪造的攻击 (CVE-2023-48240) 中危XWiki 平台将 cookie 发送到渲染差异中的外部图像,并且容易受到服务器端请求伪造的攻击 (CVE-2023-48240)CVE编号 CVE-20 2023-11-290评论
AnQuanKeInfo 对抗重编程攻击 前言 我们知道深度学习模型容易受到对抗样本攻击,比如在计算机视觉领域,对图像精心设计的扰动可能会导致模型出错。虽然现在对抗样本的研究非常火,但是模型面临的攻击不 2023-11-291评论
AnQuanKeInfo 对抗重编程攻击 前言 我们知道深度学习模型容易受到对抗样本攻击,比如在计算机视觉领域,对图像精心设计的扰动可能会导致模型出错。虽然现在对抗样本的研究非常火,但是模型面临的攻击不 2023-11-290评论
AnQuanKeInfo 对抗重编程攻击 前言 我们知道深度学习模型容易受到对抗样本攻击,比如在计算机视觉领域,对图像精心设计的扰动可能会导致模型出错。虽然现在对抗样本的研究非常火,但是模型面临的攻击不 2023-11-296评论
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4HOU_新闻 医疗影像领域安全状况令人担忧 医疗数据的不可破坏性使其成为网络犯罪分子不可抗拒的目标。黑客的行为需要花费大量的时间和精力,这就激励有经验的网络犯罪分子根据从投资中获取的收益来策划他们的攻击。 2023-11-252评论
AnQuanKeInfo 对抗重编程攻击 前言 我们知道深度学习模型容易受到对抗样本攻击,比如在计算机视觉领域,对图像精心设计的扰动可能会导致模型出错。虽然现在对抗样本的研究非常火,但是模型面临的攻击不 2023-11-242评论
AnQuanKeInfo 深度伪造(Deepfake)原理分析及实战 前言 众所周知,人工智能正迎来第三次发展浪潮,它既给社会发展带来了巨大机遇,同时也带来了诸多风险,人工智能对国家安全的影响已成为世界各国的重要关切和研究议程。作 2023-11-243评论
AnQuanKeInfo 对抗重编程攻击 前言 我们知道深度学习模型容易受到对抗样本攻击,比如在计算机视觉领域,对图像精心设计的扰动可能会导致模型出错。虽然现在对抗样本的研究非常火,但是模型面临的攻击不 2023-11-242评论
AnQuanKeInfo 深度伪造(Deepfake)原理分析及实战 前言 众所周知,人工智能正迎来第三次发展浪潮,它既给社会发展带来了巨大机遇,同时也带来了诸多风险,人工智能对国家安全的影响已成为世界各国的重要关切和研究议程。作 2023-11-242评论
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AnQuanKeInfo 影像篡改与识别(二):数字时代 1997年,埃及哈特谢普苏特神庙前,一张恐怖组织持枪扫射游客后的新闻图片被爆造假; 2006年,以色列空袭黎巴嫩首都贝鲁特,一张浓烟笼罩城市的照片被证实是伪造的 2023-11-242评论
AnQuanKeInfo 影像篡改与识别(三):人工智能时代 2019年,据美联社报道,一名间谍利用AI生成的个人资料和图片,在全球知名的职场社交平台LinkedIn上欺骗联系人,包括政治专家和政府内部人员[1][2]。这 2023-11-241评论
AnQuanKeInfo 对抗重编程攻击 前言 我们知道深度学习模型容易受到对抗样本攻击,比如在计算机视觉领域,对图像精心设计的扰动可能会导致模型出错。虽然现在对抗样本的研究非常火,但是模型面临的攻击不 2023-11-240评论