1.大数据安全模型效果的提升主要可以从两方面进行着手，一方面是拿到典型集的样本，这是非常困难的。另一方面，通过数据建模将问题转化为搜索问题，例如数据驱动进化算法，直接穷举所有可行解。
2.数据驱动算法：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36212065
3.数据降维的新算法:UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection,统一流形逼近与投影),和在数据量较大的数据集上t-SNE相比具有很大的竞争力。
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概述：本文主要对使用TLS进行恶意通信的加密流量的检测技术进行详细阐述。
概述：本文主要对传统的僵尸网络手段做概括性的描述。
概述：僵尸主机通常会通过HTTP、DNS等协议主动向C&C服务器发出大量的请求，而这些请求通常会具有一定的周期性。本文介绍一种周期性检测算法来对IP地址是否具有周期性的DNS行为进行刻画，作为僵尸网络检测的角度之一。
概述：本文对僵尸网络工作原理以及僵尸网络检测技术进行概述，后续将继续推出后续的僵尸网络检测文章对其中的问题进行详细研究。
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概述：最近感觉使用jupyter notebook开放项目存在整体性不强，因此决定使用再构建一套pytorch的开发环境来，具体的目标为：在本地进行编码，自动同步到远程服务器中的docker环境内执行，本文记录这套环境的完整构建过程。
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概述：本文主要描述了如何通过拼接字符串进行动态函数调用。