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[11972] 2017-11-04_机器学习在安全攻防场景的应用与分析
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2017-11-04_机器学习在安全攻防场景的应用与分析
机
器
学
习
在
安
全
攻
防
场
景
的
应
用
与
分
析
狴
犴
安
全
团
队
F
r
e
e
B
u
f
2
0
1
7
-
1
1
-
0
4
一
、
引
言
一
、
引
言
随
着
人
工
智
能
(
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
l
i
g
e
n
c
e
,
简
称
A
I
)
的
技
术
突
破
,
现
今
的
计
算
技
术
可
从
大
数
据
平
台
中
挖
掘
出
有
价
值
的
信
息
,
从
而
为
人
们
在
决
策
制
定
、
任
务
执
行
方
面
提
供
建
议
对
策
与
技
术
支
持
,
将
专
业
分
析
人
员
从
复
杂
度
高
且
耗
时
巨
大
的
工
作
中
释
放
。
企
业
与
用
户
每
天
面
临
各
种
安
全
威
胁
,
无
论
是
钓
鱼
邮
件
中
的
恶
意
链
接
还
是
恶
意
软
件
的
非
法
操
作
等
,
日
新
月
异
的
攻
击
手
段
给
用
户
安
全
带
来
了
极
大
的
困
扰
,
造
成
了
严
重
的
安
全
威
胁
。
由
于
现
有
的
检
测
技
术
与
防
御
系
统
已
渐
渐
无
法
应
对
多
变
的
挑
战
,
而
以
机
器
学
习
(
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
r
n
i
n
g
,
简
称
M
L
)
为
主
的
人
工
智
能
则
为
安
全
领
域
带
来
了
新
的
契
机
。
本
文
在
整
理
与
汇
总
了
机
器
学
习
在
安
全
攻
防
场
景
应
用
的
具
体
案
例
的
基
础
上
,
阐
述
并
分
析
了
机
器
学
习
在
现
有
安
全
领
本
文
在
整
理
与
汇
总
了
机
器
学
习
在
安
全
攻
防
场
景
应
用
的
具
体
案
例
的
基
础
上
,
阐
述
并
分
析
了
机
器
学
习
在
现
有
安
全
领
域
的
应
用
特
点
,
问
题
转
化
时
的
难
点
,
机
器
学
习
难
以
克
服
的
盲
点
及
可
能
受
到
的
危
害
,
以
便
从
事
人
工
智
能
安
全
领
域
域
的
应
用
特
点
,
问
题
转
化
时
的
难
点
,
机
器
学
习
难
以
克
服
的
盲
点
及
可
能
受
到
的
危
害
,
以
便
从
事
人
工
智
能
安
全
领
域
的
技
术
研
究
人
员
能
在
快
速
了
解
与
掌
握
在
基
于
机
器
学
习
的
人
工
智
能
安
全
的
现
有
研
究
技
术
与
成
果
,
以
及
今
后
在
安
全
的
技
术
研
究
人
员
能
在
快
速
了
解
与
掌
握
在
基
于
机
器
学
习
的
人
工
智
能
安
全
的
现
有
研
究
技
术
与
成
果
,
以
及
今
后
在
安
全
攻
防
的
发
展
趋
势
。
攻
防
的
发
展
趋
势
。
二
、
机
器
学
习
概
述
二
、
机
器
学
习
概
述
机
器
学
习
学
科
融
合
了
数
学
中
的
多
个
领
域
,
主
要
包
括
统
计
学
、
概
率
论
、
线
性
代
数
以
及
数
学
计
算
。
机
器
学
习
能
够
深
入
挖
掘
大
数
据
价
值
,
被
广
泛
用
于
电
影
推
荐
、
饮
食
及
产
品
购
买
推
荐
等
各
方
面
。
A
m
a
z
o
n
、
F
a
c
e
b
o
o
k
与
G
o
o
g
l
e
等
众
多
公
司
也
已
用
机
器
学
习
来
改
进
其
产
品
及
服
务
。
特
别
地
,
常
被
称
为
人
工
智
能
的
深
度
学
习
也
是
机
器
学
习
技
术
的
一
种
,
通
过
模
拟
人
脑
进
行
分
析
学
习
的
多
层
神
经
网
络
,
模
仿
人
脑
的
机
制
来
解
释
数
据
,
处
理
数
据
,
通
过
组
合
低
层
特
征
形
成
更
加
抽
象
的
高
层
表
示
属
性
类
别
或
特
征
,
以
发
现
数
据
的
分
布
式
特
征
表
示
。
机
器
学
习
主
要
分
为
有
监
督
学
习
(
s
u
p
e
r
v
i
s
e
d
l
e
a
r
n
i
n
g
)
和
无
监
督
学
习
(
u
n
s
u
p
e
r
v
i
s
e
d
l
e
a
r
n
i
n
g
)
这
两
种
方
法
。
在
监
督
学
习
中
,
需
要
处
理
的
数
据
已
事
先
打
上
标
签
(
具
有
人
为
定
义
的
标
记
特
征
)
,
无
监
督
学
习
则
与
之
相
反
。
在
安
全
分
析
时
,
需
要
视
具
体
情
况
而
决
定
采
用
哪
一
类
方
法
。
三
、
安
全
攻
防
场
景
应
用
三
、
安
全
攻
防
场
景
应
用
为
了
更
清
晰
地
阐
述
M
L
在
安
全
攻
防
领
域
的
实
际
应
用
与
解
决
方
案
,
如
图
1
所
示
,
本
文
汇
总
了
六
大
安
全
领
域
,
分
别
是
身
份
识
别
与
认
证
、
社
会
工
程
学
、
网
络
安
全
、
W
e
b
安
全
、
安
全
漏
洞
与
恶
意
代
码
、
入
侵
检
测
与
防
御
,
且
在
每
一
领
域
列
举
了
典
型
的
应
用
案
例
。
图
1
M
L
在
安
全
攻
防
的
领
域
1
、
身
份
识
别
与
认
证
、
身
份
识
别
与
认
证
身
份
识
别
与
认
证
是
A
I
运
用
较
为
多
的
领
域
,
除
了
现
有
的
各
种
人
脸
图
像
识
别
,
语
音
声
波
识
别
,
异
常
行
为
检
测
等
A
I
应
用
之
外
,
本
部
分
将
列
举
“
验
证
码
破
解
”
与
“
恶
意
用
户
识
别
”
两
例
。
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
身
份
认
证
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
身
份
认
证
—
—
验
证
码
破
解
验
证
码
破
解
[
1
]
[
2
]
2
0
1
7
年
6
月
,
腾
讯
守
护
者
计
划
安
全
团
队
协
助
警
方
打
掉
市
面
上
最
大
打
码
平
台
“
快
啊
答
题
”
,
挖
掘
出
一
条
从
撞
库
盗
号
、
破
解
验
证
码
到
贩
卖
公
民
信
息
、
实
施
网
络
诈
骗
的
全
链
条
黑
产
。
在
验
证
时
识
别
时
,
黑
产
运
用
A
I
,
极
大
提
升
了
单
位
时
间
内
识
别
验
证
码
的
数
量
,
2
0
1
7
年
一
季
度
打
码
量
达
到
2
5
9
亿
次
,
且
识
别
验
证
码
的
精
准
度
超
过
8
0
%
。
在
网
络
黑
产
中
,
不
法
分
子
窃
取
网
站
数
据
库
后
,
需
要
确
认
帐
号
对
应
的
密
码
是
否
正
确
,
用
撞
库
将
有
价
值
的
数
据
通
过
验
证
的
方
式
筛
选
出
来
,
在
这
一
过
程
中
,
最
核
心
的
障
碍
就
是
验
证
码
安
全
体
系
。
打
码
平
台
的
A
I
系
统
,
能
将
一
张
验
证
码
图
片
作
为
一
个
整
体
,
将
单
字
识
别
转
换
成
单
图
多
标
签
、
端
到
端
的
识
别
出
验
证
码
中
的
所
有
字
符
。
此
外
还
会
通
过
搜
集
反
馈
回
来
的
失
败
样
本
,
以
及
人
工
打
码
的
标
定
数
据
,
来
实
时
训
练
和
更
新
识
别
网
络
,
不
断
迭
代
训
练
进
行
优
化
,
进
一
步
提
高
神
经
网
络
模
型
的
识
别
能
力
。
因
此
,
在
面
对
网
站
验
证
时
,
还
需
要
多
种
不
同
类
型
的
验
证
方
式
,
如
图
片
选
取
,
文
字
选
择
,
图
片
填
补
等
等
,
才
能
应
对
黑
客
日
新
月
异
的
攻
击
破
解
手
段
。
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
行
为
分
析
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
行
为
分
析
—
—
恶
意
用
户
识
别
恶
意
用
户
识
别
[
3
]
[
4
]
[
5
]
在
分
析
用
户
行
为
时
,
从
用
户
点
击
流
数
据
中
分
析
恶
意
用
户
的
请
求
,
特
别
地
,
可
采
用
孤
立
森
林
(
I
s
o
l
a
t
i
o
n
F
o
r
e
s
t
)
算
法
进
行
分
类
识
别
。
在
用
户
点
击
流
数
据
中
,
包
括
请
求
时
间
、
I
P
、
平
台
等
特
征
。
孤
立
森
林
模
型
首
先
随
机
选
择
用
户
行
为
样
本
的
一
个
特
征
,
再
随
机
选
择
该
特
征
取
值
范
围
中
的
一
个
值
,
对
样
本
集
做
拆
分
,
迭
代
该
过
程
,
生
成
一
颗
孤
立
树
;
树
上
叶
子
节
点
离
根
节
点
越
近
,
其
异
常
值
越
高
。
迭
代
生
成
多
颗
孤
立
树
,
生
成
孤
立
森
林
,
识
别
时
,
融
合
多
颗
树
的
结
果
形
成
最
终
的
行
为
分
类
结
果
。
由
于
恶
意
用
户
仅
占
总
体
用
户
的
少
部
分
,
具
有
异
常
样
本
“
量
少
”
和
“
与
正
常
样
本
表
现
不
一
样
”
的
两
个
特
点
,
且
不
依
赖
概
率
密
度
,
因
此
此
异
常
检
测
模
型
不
会
导
致
高
维
输
入
的
下
溢
出
问
题
。
该
模
型
可
识
别
异
常
用
户
盗
号
、
L
B
S
/
加
好
友
、
欺
诈
等
行
为
。
随
着
样
本
增
加
,
恶
意
请
求
的
u
i
n
、
类
型
、
发
生
时
间
通
过
分
析
端
通
过
线
下
人
工
分
析
和
线
上
打
击
,
达
到
良
好
的
检
测
效
果
。
2
、
社
会
工
程
学
、
社
会
工
程
学
社
会
工
程
学
是
指
攻
击
者
利
用
某
些
手
段
使
他
人
受
骗
的
行
为
。
除
了
现
有
的
信
用
卡
欺
诈
,
信
贷
风
险
评
估
等
A
I
应
用
,
本
部
分
将
列
举
“
鱼
叉
式
网
络
钓
鱼
”
与
“
欺
诈
电
话
识
别
”
两
例
。
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
反
钓
鱼
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
反
钓
鱼
—
—
鱼
叉
式
网
络
钓
鱼
鱼
叉
式
网
络
钓
鱼
[
6
]
[
7
]
2
0
1
7
年
5
月
,
G
o
o
g
l
e
利
用
机
器
学
习
技
术
,
其
垃
圾
邮
件
和
网
络
钓
鱼
邮
件
的
识
别
率
已
经
达
到
了
9
9
.
9
%
。
G
o
o
g
l
e
还
建
立
了
一
个
系
统
。
该
系
统
可
通
过
延
迟
G
m
a
i
l
信
息
的
时
间
以
执
行
更
详
细
的
网
络
钓
鱼
分
析
。
当
用
户
在
浏
览
邮
件
的
过
程
中
,
有
关
网
络
钓
鱼
的
信
息
会
更
快
被
检
测
出
来
。
利
用
G
o
o
g
l
e
的
机
器
学
习
,
该
系
统
还
能
随
着
时
间
的
推
移
实
时
更
新
算
法
,
从
而
可
对
数
据
和
信
息
进
行
更
深
入
的
分
析
。
不
过
,
该
系
统
仅
适
用
于
0
.
0
5
%
的
信
息
。
区
别
于
普
通
网
络
钓
鱼
,
鱼
叉
式
网
络
钓
鱼
是
针
对
特
定
目
标
进
行
定
制
的
网
络
钓
鱼
攻
击
。
黑
客
会
从
社
交
媒
体
、
新
闻
报
道
等
资
料
中
对
攻
击
目
标
的
信
息
中
,
采
用
机
器
学
习
的
方
法
进
行
前
期
的
分
析
,
包
括
姓
名
、
邮
箱
地
址
、
社
交
媒
体
账
号
或
者
任
何
在
网
上
参
与
过
的
内
容
等
。
攻
击
对
象
通
常
不
对
于
普
通
用
户
,
而
是
特
定
的
公
司
或
者
组
织
的
成
员
,
窃
取
的
资
料
也
并
非
个
人
的
资
料
,
而
是
其
他
高
度
敏
感
性
资
料
。
因
此
,
面
对
鱼
叉
钓
鱼
,
一
方
面
企
业
会
加
强
网
站
的
数
据
保
护
,
防
各
种
爬
虫
工
具
,
通
过
逆
向
分
析
,
并
采
用
机
器
学
习
进
行
垃
圾
/
钓
鱼
邮
件
的
检
测
过
滤
,
另
一
方
面
用
户
自
身
提
高
安
全
意
识
注
意
个
人
隐
私
泄
露
,
保
持
警
惕
性
。
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
反
欺
诈
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
反
欺
诈
—
—
欺
诈
电
话
识
别
欺
诈
电
话
识
别
[
8
]
这
几
年
,
在
通
信
诈
骗
方
面
的
犯
罪
愈
演
愈
烈
,
仅
2
0
1
5
年
的
报
案
数
据
,
如
“
猜
猜
我
是
谁
”
,
“
冒
充
公
检
法
”
此
类
涉
及
电
话
诈
骗
的
案
件
,
全
国
用
户
损
失
就
约
2
2
0
亿
左
右
。
在
应
对
通
信
欺
诈
,
通
常
分
为
事
后
处
置
与
实
时
阻
断
两
种
解
决
方
法
,
而
由
于
事
后
处
置
的
时
效
性
太
低
,
诈
骗
资
金
往
往
已
被
转
移
,
无
法
很
好
地
起
到
保
护
公
民
财
产
的
作
用
。
因
此
实
时
阻
断
十
分
必
要
,
当
用
户
接
打
电
话
,
通
过
机
器
学
习
,
能
够
实
时
发
现
是
否
属
于
诈
骗
电
话
,
并
立
刻
发
出
实
时
告
警
。
从
号
码
活
跃
特
征
数
据
、
号
码
的
社
交
网
络
、
号
码
的
行
为
事
件
流
、
号
码
的
行
为
特
征
、
号
码
信
用
度
、
号
码
异
常
度
等
方
面
来
进
行
特
征
抽
取
,
根
据
机
器
学
习
架
构
检
测
。
此
外
,
再
结
合
事
件
模
型
与
行
为
模
式
的
关
联
分
析
,
能
更
准
确
地
对
欺
诈
电
话
进
行
监
测
。
3
、
网
络
安
全
、
网
络
安
全
网
络
安
全
是
指
网
络
系
统
软
硬
件
受
保
护
,
网
络
服
务
不
中
断
。
除
了
现
有
的
隐
藏
信
号
识
别
等
A
I
应
用
,
本
部
分
将
列
举
“
大
数
据
D
D
o
S
检
测
”
与
“
伪
基
站
短
信
识
别
”
两
例
。
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
抗
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
抗
D
D
o
S
—
—
大
数
据
大
数
据
D
D
o
S
检
测
检
测
[
9
]
[
1
0
]
[
1
1
]
近
年
来
,
基
于
机
器
学
习
算
法
的
分
布
式
拒
绝
服
务
(
d
i
s
t
r
i
b
u
t
e
d
d
e
n
i
a
l
-
o
f
-
s
e
r
v
i
c
e
,
简
称
D
D
o
S
)
攻
击
检
测
技
术
已
取
得
了
很
大
的
进
展
。
在
攻
击
感
知
方
面
,
可
从
宏
观
攻
击
流
感
知
与
微
观
检
测
方
法
两
个
角
度
,
分
别
基
于
I
P
流
序
列
谱
分
析
的
泛
洪
攻
击
与
低
速
率
拒
绝
服
务
(
L
o
w
-
r
a
t
e
D
e
n
i
a
l
o
f
S
e
r
v
i
c
e
,
L
D
o
S
)
方
法
进
行
感
知
。
在
此
基
础
上
,
将
D
D
o
S
攻
击
检
测
转
化
为
机
器
学
习
的
二
分
类
问
题
。
从
概
率
点
判
别
角
度
,
基
于
多
特
征
并
行
隐
马
尔
科
夫
模
型
(
M
u
l
t
i
-
F
e
a
t
u
r
e
P
a
r
a
l
l
e
l
H
i
d
d
e
n
M
a
r
k
o
v
M
o
d
e
l
,
M
F
P
-
H
M
M
)
的
D
D
o
S
攻
击
检
测
方
法
,
利
用
H
M
M
隐
状
态
序
列
与
特
征
观
测
序
列
的
对
应
关
系
,
将
攻
击
引
起
的
多
维
特
征
异
常
变
化
转
化
为
离
散
型
随
机
变
量
,
通
过
概
率
计
算
来
刻
画
当
前
滑
动
窗
口
序
列
与
正
常
行
为
轮
廓
的
偏
离
程
度
。
从
分
类
超
平
面
判
别
角
度
,
基
于
最
小
二
乘
孪
生
支
持
向
量
机
(
L
e
a
s
t
S
q
u
a
r
e
T
w
i
n
S
u
p
p
o
r
t
V
e
c
t
o
r
M
a
c
h
i
n
e
,
L
S
T
S
V
M
)
的
D
D
o
S
攻
击
分
类
超
平
面
检
测
方
法
,
采
用
I
P
包
五
元
组
熵
、
I
P
标
识
、
T
C
P
头
标
志
和
包
速
率
等
作
为
L
S
T
S
V
M
模
型
的
多
维
检
测
特
征
向
量
,
以
体
现
D
D
o
S
攻
击
存
在
的
流
分
布
特
性
。
此
外
,
不
要
求
各
个
特
征
量
必
须
满
足
独
立
同
分
布
的
假
设
条
件
,
融
合
多
种
判
别
规
则
的
条
件
随
机
场
D
D
o
S
攻
击
检
测
方
法
充
分
利
用
条
件
随
机
场
综
合
处
理
多
特
征
优
势
的
基
础
上
,
将
基
于
特
征
匹
配
与
异
常
检
测
的
方
法
有
效
地
统
一
起
来
,
实
现
高
检
测
率
与
低
误
报
率
。
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
无
线
网
络
攻
击
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
无
线
网
络
攻
击
—
—
伪
基
站
短
信
识
别
伪
基
站
短
信
识
别
[
1
2
]
为
了
解
决
“
犯
罪
分
子
通
过
冒
充
1
0
0
8
6
、
9
5
5
3
3
等
机
构
发
送
短
信
来
获
得
用
户
的
账
号
、
密
码
和
身
份
证
等
信
息
”
这
一
问
题
。
2
0
1
6
年
,
3
6
0
手
机
依
托
3
6
0
公
司
研
发
的
伪
基
站
追
踪
系
统
,
率
先
在
全
球
推
出
了
伪
基
站
诈
骗
短
信
识
别
功
能
,
拦
截
准
确
度
达
9
8
%
,
可
有
力
的
确
保
用
户
财
产
安
全
。
3
6
0
伪
基
站
追
踪
系
统
的
核
心
价
值
就
在
于
它
解
决
上
述
伪
基
站
打
击
难
题
,
依
托
海
量
的
数
据
、
高
效
的
数
据
分
析
处
理
和
数
据
可
视
化
,
可
以
为
追
查
伪
基
站
供
精
确
的
信
息
与
准
确
的
判
断
。
2
0
1
5
年
1
2
月
,
3
6
0
手
机
在
全
球
率
先
推
出
了
伪
基
站
垃
圾
、
诈
骗
短
信
精
准
识
别
功
能
。
由
于
垃
圾
和
诈
骗
短
信
的
识
别
和
分
类
涉
及
到
自
然
语
言
处
理
技
术
与
机
器
学
习
模
型
,
3
6
0
使
用
语
言
学
规
则
与
统
计
学
方
法
相
结
合
的
方
式
来
定
义
伪
基
站
短
信
特
征
,
可
从
海
量
数
据
中
精
确
识
别
出
伪
基
站
短
信
,
因
而
其
识
别
精
度
可
达
9
8
%
。
对
于
3
6
0
伪
基
站
追
踪
系
统
的
发
布
、
部
署
,
以
及
其
在
3
6
0
手
机
中
的
成
功
运
用
,
有
力
遏
制
猖
獗
的
伪
基
站
诈
骗
活
动
,
有
助
于
维
护
广
大
手
机
用
户
及
其
他
群
众
的
财
产
安
全
。
4
、
、
W
e
b
安
全
安
全
W
e
b
安
全
是
指
个
人
用
户
在
W
e
b
相
关
操
作
时
不
因
偶
然
或
恶
意
的
原
因
受
到
破
坏
、
更
改
、
泄
露
。
除
了
现
有
的
S
Q
L
注
入
检
测
、
X
S
S
攻
击
检
测
等
A
I
应
用
,
本
部
分
将
列
举
“
恶
意
U
R
L
检
测
”
与
“
w
e
b
s
h
e
l
l
检
测
”
两
例
。
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
安
全
网
站
检
测
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
安
全
网
站
检
测
—
—
恶
意
恶
意
U
R
L
检
测
检
测
[
1
3
]
[
1
4
]
[
1
5
]
[
1
6
]
[
1
7
]
在
市
面
上
,
G
O
O
G
L
E
的
C
h
r
o
m
e
已
将
检
测
模
型
与
机
器
学
习
相
结
合
,
支
持
安
全
浏
览
,
向
用
户
警
示
潜
在
的
恶
意
网
址
。
结
合
成
千
上
万
的
垃
圾
邮
件
、
恶
意
软
件
、
有
启
发
式
信
号
的
含
勒
索
软
件
的
附
件
和
发
送
者
的
签
名
(
已
被
标
识
为
恶
意
的
)
,
对
新
的
威
胁
进
行
识
别
和
分
类
。
目
前
大
多
数
网
站
检
测
方
式
是
通
过
建
立
U
R
L
黑
白
名
单
的
数
据
库
匹
配
进
行
排
查
,
虽
然
具
有
一
定
的
检
测
效
果
,
但
有
一
定
滞
后
性
,
不
能
够
对
没
有
记
录
在
案
的
U
R
L
进
行
识
别
。
而
基
于
机
器
学
习
,
从
U
R
L
特
征
,
域
名
特
征
,
W
e
b
特
征
的
关
联
分
析
,
使
恶
意
U
R
L
识
别
具
有
高
准
确
率
,
并
具
有
学
习
推
断
的
能
力
。
一
些
开
源
工
具
如
P
h
i
n
n
提
供
了
另
个
角
度
的
检
测
方
法
,
如
果
一
个
页
面
看
起
来
非
常
像
G
o
o
g
l
e
的
登
录
页
面
,
那
么
这
个
页
面
就
应
该
托
管
在
G
o
o
g
l
e
域
名
。
P
h
i
n
n
使
用
了
机
器
学
习
领
域
中
的
卷
积
神
经
网
络
算
法
来
生
成
和
训
练
一
个
自
定
义
的
C
h
r
o
m
e
扩
展
,
这
个
C
h
r
o
m
e
扩
展
可
以
将
用
户
浏
览
器
中
呈
现
的
页
面
与
真
正
的
登
录
页
面
进
行
视
觉
相
似
度
分
析
,
以
此
来
识
别
出
恶
意
U
R
L
(
钓
鱼
网
站
)
。
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
注
入
攻
击
检
测
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
注
入
攻
击
检
测
—
—
w
e
b
s
h
e
l
l
检
测
检
测
[
1
8
[
1
9
]
w
e
b
s
h
e
l
l
常
常
被
称
为
匿
名
用
户
(
入
侵
者
)
通
过
网
站
端
口
对
网
站
服
务
器
的
某
种
程
度
上
操
作
的
权
限
。
由
于
w
e
b
s
h
e
l
l
其
大
多
是
以
动
态
脚
本
的
形
式
出
现
,
也
有
人
称
之
为
网
站
的
后
门
工
具
。
在
攻
击
链
模
型
中
,
整
个
攻
击
过
程
分
为
:
踩
点
、
组
装
、
投
送
、
攻
击
、
植
入
、
控
制
、
行
动
。
在
针
对
网
站
的
攻
击
中
,
通
常
是
利
用
上
传
漏
洞
,
上
传
w
e
b
s
h
e
l
l
,
然
后
通
过
w
e
b
s
h
e
l
l
进
一
步
控
制
w
e
b
服
务
器
。
常
见
传
统
的
w
e
b
s
h
e
l
l
检
测
方
法
主
要
有
静
态
检
测
、
动
态
检
测
、
语
法
检
测
、
统
计
学
检
测
等
。
随
着
A
I
的
兴
起
,
基
于
A
I
的
w
e
b
s
h
e
l
l
文
件
特
征
检
测
技
术
要
较
之
传
统
技
术
更
胜
一
筹
,
通
过
词
袋
&
T
F
-
I
D
F
模
型
、
o
p
c
o
d
e
&
n
-
g
r
a
m
模
型
、
o
p
c
o
d
e
调
用
序
列
模
型
等
特
征
抽
取
方
式
,
采
用
合
适
的
模
型
,
如
朴
素
贝
叶
斯
和
深
度
学
习
的
M
L
P
、
C
N
N
等
,
实
现
w
e
b
s
h
e
l
l
的
检
测
。
类
似
地
,
也
可
进
行
S
Q
L
注
入
、
X
S
S
攻
击
检
测
等
。
5
、
安
全
漏
洞
与
恶
意
代
码
、
安
全
漏
洞
与
恶
意
代
码
安
全
漏
洞
是
指
漏
洞
是
在
硬
件
、
软
件
、
协
议
的
具
体
实
现
或
系
统
安
全
策
略
上
存
在
的
缺
陷
;
恶
意
代
码
是
指
具
有
安
全
威
胁
的
代
码
。
除
了
现
有
的
恶
意
软
件
检
测
与
识
别
等
A
I
应
用
,
本
部
分
将
列
举
“
恶
意
代
码
分
类
”
与
“
系
统
自
动
化
漏
洞
修
补
”
两
例
。
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
代
码
安
全
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
代
码
安
全
—
—
恶
意
代
码
分
类
恶
意
代
码
分
类
[
2
0
]
早
期
反
病
毒
软
件
无
论
是
特
征
码
扫
描
、
查
找
广
谱
特
征
、
启
发
式
扫
描
,
这
三
种
查
杀
方
式
均
没
有
实
际
运
行
二
进
制
文
件
,
因
此
均
可
归
为
恶
意
代
码
静
态
检
测
的
方
法
。
随
着
反
恶
意
代
码
技
术
的
逐
步
发
展
,
主
动
防
御
技
术
、
云
查
杀
技
术
已
越
来
越
多
的
被
安
全
厂
商
使
用
,
但
恶
意
代
码
静
态
检
测
的
方
法
仍
是
效
率
最
高
,
被
运
用
最
广
泛
的
恶
意
代
码
查
杀
技
术
。
2
0
1
6
年
在
K
a
g
g
l
e
上
微
软
发
起
了
一
个
恶
意
代
码
分
类
比
赛
,
冠
军
队
采
用
了
一
种
恶
意
代
码
图
像
绘
制
方
法
。
将
一
个
二
进
制
文
件
转
换
为
一
个
矩
阵
(
矩
阵
元
素
对
应
文
件
中
的
每
一
个
字
节
,
矩
阵
的
大
小
可
根
据
实
际
情
况
进
行
调
整
)
,
该
矩
阵
又
可
以
非
常
方
便
的
转
换
为
一
张
灰
度
图
。
再
基
于
n
-
g
r
a
m
,
统
计
概
率
模
型
。
最
后
代
入
分
类
决
策
树
与
随
机
森
林
进
行
训
练
与
测
试
。
这
个
方
法
能
够
发
现
一
些
静
态
方
法
发
现
不
了
的
变
种
,
并
且
也
可
推
广
应
用
到
A
n
d
r
o
i
d
和
I
O
S
平
台
的
恶
意
代
码
检
测
中
。
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
漏
洞
修
复
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
漏
洞
修
复
—
—
系
统
自
动
化
漏
洞
修
补
系
统
自
动
化
漏
洞
修
补
[
2
1
]
[
2
2
]
2
0
1
6
年
8
月
,
D
A
R
P
A
在
D
E
F
C
O
N
黑
客
大
会
上
举
办
C
y
b
e
r
G
r
a
n
d
C
h
a
l
l
e
n
g
e
挑
战
赛
,
要
求
参
赛
者
在
比
赛
中
构
建
一
套
智
能
化
的
系
统
,
不
仅
要
检
测
漏
洞
,
还
要
能
自
动
写
补
丁
、
并
且
完
成
部
署
。
当
今
的
软
件
漏
洞
平
均
发
现
周
期
长
达
3
1
2
天
,
发
现
后
还
需
要
对
漏
洞
研
究
、
开
发
补
丁
程
序
,
到
最
后
公
布
,
在
这
期
间
,
攻
击
者
很
有
可
能
已
经
利
用
这
个
漏
洞
发
起
网
络
攻
击
。
因
此
系
统
自
动
化
漏
洞
修
复
十
分
必
要
。
2
0
1
7
年
1
0
月
,
M
I
T
研
究
团
队
研
发
了
一
个
称
为
“
创
世
纪
”
的
系
统
,
能
够
对
以
前
的
补
丁
进
行
自
动
学
习
,
生
成
补
丁
模
板
,
并
对
候
选
补
丁
进
行
评
估
。
据
研
究
者
说
,
“
创
世
纪
是
第
一
个
自
动
推
理
补
丁
生
成
转
换
或
根
据
先
前
成
功
的
补
丁
搜
索
候
选
补
丁
空
间
的
系
统
”
,
它
修
复
的
b
u
g
几
乎
是
最
好
的
手
编
模
板
系
统
的
两
倍
,
同
时
也
更
精
确
。
这
些
模
板
是
根
据
真
实
补
丁
的
特
定
类
型
“
订
制
”
而
成
,
因
此
不
会
产
生
尽
可
能
多
的
无
用
备
选
。
6
、
入
侵
检
测
与
防
御
、
入
侵
检
测
与
防
御
入
侵
检
测
与
防
御
是
指
对
入
侵
行
为
的
发
现
并
采
取
相
应
的
防
御
行
动
。
除
了
现
有
的
内
网
入
侵
检
测
等
A
I
应
用
,
本
部
分
将
列
举
“
A
P
T
检
测
与
防
范
”
与
“
C
2
链
接
分
析
”
两
例
。
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
高
级
攻
击
入
侵
检
测
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
高
级
攻
击
入
侵
检
测
—
—
A
P
T
检
测
与
防
范
检
测
与
防
范
[
2
3
]
进
行
A
P
T
攻
击
的
攻
击
者
从
侦
查
目
标
,
制
作
攻
击
工
具
,
传
递
攻
击
工
具
,
利
用
漏
洞
或
者
弱
点
来
进
行
突
防
,
拿
下
全
线
运
行
工
具
,
后
期
远
端
的
维
护
这
个
工
具
,
到
最
后
达
到
了
长
期
控
制
目
标
的
目
的
。
针
对
这
种
现
在
日
益
广
泛
的
A
P
T
攻
击
,
威
胁
情
报
存
在
于
整
个
攻
击
的
各
个
环
节
。
威
胁
情
报
是
基
于
证
据
的
描
述
威
胁
的
一
组
关
联
的
信
息
,
包
括
威
胁
相
关
的
环
境
信
息
,
如
具
体
的
攻
击
组
织
,
恶
意
域
名
。
恶
意
域
名
又
包
括
远
控
的
I
O
C
,
恶
意
文
件
的
H
A
S
H
和
U
R
L
以
及
威
胁
指
标
之
间
的
关
联
性
,
时
间
纬
度
上
攻
击
手
法
的
变
化
。
这
些
信
息
汇
总
在
一
起
形
成
高
级
威
胁
情
报
。
除
此
之
外
,
所
关
注
的
情
报
,
还
包
括
传
统
威
胁
种
类
的
扩
充
,
包
括
木
马
远
控
,
僵
尸
网
络
,
间
谍
软
件
,
W
e
b
后
门
等
。
利
用
机
器
学
习
来
处
理
威
胁
情
报
,
检
测
并
识
别
出
A
P
T
攻
击
中
的
恶
意
载
荷
,
提
高
A
P
T
攻
击
威
胁
感
知
系
统
的
效
率
与
精
确
性
,
让
安
全
研
究
人
员
能
更
快
实
现
A
P
T
攻
击
的
发
现
和
溯
源
。
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
安
全
攻
防
应
用
案
例
:
D
G
A
域
名
检
测
域
名
检
测
—
—
C
2
链
接
分
析
链
接
分
析
[
2
4
]
D
G
A
(
域
名
生
成
算
法
)
是
一
种
利
用
随
机
字
符
来
生
成
C
2
域
名
,
从
而
逃
避
域
名
黑
名
单
检
测
的
技
术
手
段
。
而
有
了
D
G
A
域
名
生
成
算
法
,
攻
击
者
就
可
以
利
用
它
来
生
成
用
作
域
名
的
伪
随
机
字
符
串
,
这
样
就
可
以
有
效
的
避
开
黑
名
单
列
表
的
检
测
。
伪
随
机
意
味
着
字
符
串
序
列
似
乎
是
随
机
的
,
但
由
于
其
结
构
可
以
预
先
确
定
,
因
此
可
以
重
复
产
生
和
复
制
。
该
算
法
常
被
运
用
于
远
程
控
制
软
件
上
。
首
先
攻
击
者
运
行
算
法
并
随
机
选
择
少
量
的
域
(
可
能
只
有
一
个
)
,
然
后
攻
击
者
将
该
域
注
册
并
指
向
其
C
2
服
务
器
。
在
受
害
者
端
恶
意
软
件
运
行
D
G
A
并
检
查
输
出
的
域
是
否
存
在
,
如
果
检
测
为
该
域
已
注
册
,
那
么
恶
意
软
件
将
选
择
使
用
该
域
作
为
其
命
令
和
控
制
(
C
2
)
服
务
器
。
如
果
当
前
域
检
测
为
未
注
册
,
那
么
程
序
将
继
续
检
查
其
它
域
。
因
此
,
安
全
人
员
可
以
通
过
收
集
样
本
以
及
对
D
G
A
进
行
逆
向
,
来
预
测
哪
些
域
将
来
会
被
生
成
和
预
注
册
并
将
它
们
列
入
黑
名
单
中
。
四
、
机
器
学
习
应
用
分
析
四
、
机
器
学
习
应
用
分
析
对
于
上
述
的
M
L
安
全
应
用
案
例
,
如
图
2
所
示
,
为
了
深
入
对
机
器
学
习
安
全
攻
防
的
理
解
,
将
从
应
用
特
点
,
建
模
难
点
,
技
术
盲
点
与
自
身
的
安
全
问
题
四
部
分
进
行
进
一
步
分
析
。
图
2
M
L
于
安
全
攻
防
的
应
用
分
析
1
、
机
器
学
习
的
应
用
特
点
、
机
器
学
习
的
应
用
特
点
机
器
学
习
是
个
多
元
学
科
,
其
本
质
是
在
数
据
中
进
行
学
习
,
通
过
合
适
的
算
法
建
模
,
最
终
在
无
规
则
的
情
况
下
,
实
现
分
类
、
聚
类
或
是
预
测
。
从
上
述
的
案
例
可
以
看
出
,
机
器
学
习
在
安
全
攻
防
最
常
应
用
于
在
于
恶
意
代
码
识
别
、
社
工
安
全
防
范
,
入
侵
攻
击
检
测
这
三
大
方
向
。
在
恶
意
代
码
识
别
方
面
在
恶
意
代
码
识
别
方
面
,
区
别
传
统
的
黑
白
名
单
库
、
特
征
检
测
、
启
发
式
等
方
法
机
器
学
习
的
安
全
应
用
从
反
病
毒
的
代
码
分
类
、
恶
意
文
件
检
测
、
恶
意
U
R
L
的
网
页
代
码
识
别
等
在
社
工
安
全
防
范
方
面
在
社
工
安
全
防
范
方
面
,
区
别
传
统
的
技
术
与
业
务
经
验
分
析
、
安
全
宣
传
、
金
融
模
型
等
评
估
方
法
,
机
器
学
习
的
安
全
应
用
从
鱼
叉
式
网
络
钓
鱼
检
测
,
恶
意
用
户
点
击
流
识
别
,
欺
诈
电
话
与
短
信
分
析
,
到
金
融
信
用
欺
诈
等
在
入
侵
攻
击
检
测
方
面
在
入
侵
攻
击
检
测
方
面
,
区
别
传
统
的
基
于
规
则
与
策
略
、
正
则
匹
配
等
,
机
器
学
习
的
安
全
应
用
从
D
D
o
S
防
御
,
w
e
b
s
h
e
l
l
检
测
,
D
G
A
防
范
到
A
P
T
检
测
等
等
。
总
体
上
,
即
使
机
器
学
习
在
训
练
模
型
后
无
法
达
到
百
分
百
的
效
果
,
但
相
比
传
统
手
段
,
均
有
不
同
程
度
地
检
测
效
果
提
升
。
2
、
机
器
学
习
的
建
模
难
点
、
机
器
学
习
的
建
模
难
点
虽
然
机
器
学
习
技
术
在
安
全
领
域
已
有
诸
多
场
景
应
用
,
为
现
有
的
用
户
安
全
防
护
策
略
提
供
了
新
的
视
角
。
从
上
述
的
案
例
中
不
难
看
出
,
机
器
学
习
在
安
全
与
风
控
方
面
应
用
难
点
主
要
包
括
如
下
3
点
:
1
)
机
器
学
习
需
要
尽
可
能
平
衡
的
高
质
量
数
据
集
,
而
在
安
全
领
域
,
无
论
是
风
险
欺
诈
、
网
络
钓
鱼
、
恶
意
软
件
等
,
通
常
包
含
大
量
的
正
常
样
本
与
极
少
量
的
安
全
隐
患
,
因
此
恶
意
访
问
、
攻
击
样
本
的
不
充
分
,
导
致
模
型
训
练
后
的
检
测
准
确
率
有
待
提
高
。
2
)
不
像
其
他
A
I
应
用
(
如
商
品
推
荐
系
统
)
,
在
应
用
安
全
领
域
的
模
型
分
类
错
误
具
有
极
高
的
成
本
,
并
且
在
面
对
网
络
威
胁
与
隐
患
时
,
安
全
分
析
人
员
希
望
在
网
络
对
抗
中
取
得
对
形
势
的
了
解
与
情
报
的
掌
握
,
以
作
出
相
应
的
人
工
干
预
。
然
而
机
器
学
习
的
模
型
一
般
均
为
黑
盒
分
析
,
无
法
得
到
足
够
的
信
息
。
3
)
现
阶
段
所
有
需
监
督
学
习
的
机
器
学
习
模
型
,
均
需
要
输
入
合
理
且
高
相
关
的
特
征
集
,
即
需
要
从
源
数
据
到
特
征
空
间
映
射
的
特
征
工
程
。
在
安
全
领
域
,
会
产
生
网
络
监
控
到
实
际
的
检
测
对
象
之
间
的
抽
象
成
本
,
如
软
件
缺
陷
与
底
层
实
现
代
码
与
结
构
之
间
的
对
应
关
系
有
一
个
抽
象
、
翻
译
的
难
度
。
3
、
机
器
学
习
的
技
术
盲
点
、
机
器
学
习
的
技
术
盲
点
与
此
同
时
,
机
器
学
习
作
为
新
兴
的
前
沿
技
术
,
即
使
解
决
或
克
服
传
统
安
全
攻
防
技
术
的
问
题
与
难
点
,
在
一
些
场
景
与
环
境
下
,
仍
有
无
法
避
免
的
缺
陷
或
者
是
即
使
解
决
了
问
题
也
无
法
满
足
实
际
需
求
,
即
无
法
采
用
机
器
学
习
算
法
进
行
安
全
攻
防
的
盲
点
。
1
)
无
法
发
现
未
知
模
式
的
恶
意
行
为
。
*
*
传
统
的
检
测
技
术
可
以
发
现
已
知
模
式
的
已
知
行
为
,
当
前
的
机
器
学
习
技
术
可
以
发
现
已
知
模
式
的
未
知
行
为
,
但
对
于
未
知
模
式
的
未
知
行
为
,
目
前
还
无
法
进
行
有
效
针
对
。
例
如
,
合
法
软
件
的
恶
意
滥
用
,
在
M
L
建
模
时
,
从
静
态
代
码
分
析
时
,
该
软
件
的
分
类
标
记
是
正
常
的
。
在
正
常
使
用
时
,
该
软
件
所
表
现
的
特
征
也
是
合
法
的
。
但
如
果
有
攻
击
者
对
于
该
软
件
进
行
某
些
功
能
的
滥
用
从
而
导
致
安
全
隐
患
或
威
胁
时
,
目
前
的
机
器
学
习
算
法
是
无
法
进
行
有
效
判
别
的
。
2
)
误
报
大
量
测
试
异
常
的
正
常
行
为
。
*
*
当
进
行
一
般
的
机
器
学
习
算
法
训
练
后
,
该
模
型
通
常
是
不
变
的
,
在
模
型
内
部
有
关
于
对
每
条
数
据
的
特
征
分
析
与
判
别
,
即
已
经
形
成
了
对
数
据
特
征
的
“
思
考
”
,
当
大
部
分
与
已
知
类
别
相
似
或
相
近
时
,
分
类
器
均
能
作
出
很
好
的
反
馈
。
例
如
,
在
流
量
分
析
时
,
M
L
模
型
通
过
各
流
量
特
征
进
行
分
析
,
正
常
流
量
波
峰
波
谷
一
般
介
于
安
全
阈
值
,
攻
击
流
量
可
能
呈
现
不
一
样
的
分
布
。
但
是
,
在
实
际
生
产
环
境
中
,
由
于
系
统
故
障
,
路
由
延
迟
,
网
络
丢
包
等
不
稳
定
因
素
,
或
者
因
为
误
操
作
等
特
殊
情
况
,
也
同
样
会
产
生
非
正
常
的
大
流
量
,
这
些
异
常
特
征
的
数
据
极
可
能
被
M
L
模
型
判
别
为
攻
击
流
量
而
进
行
告
警
,
便
会
出
现
大
量
误
报
情
况
。
3
)
对
数
据
数
量
与
质
量
有
强
依
赖
性
。
*
*
机
器
学
习
的
底
层
需
要
有
大
数
据
的
支
持
,
一
方
面
,
需
要
T
B
乃
至
P
B
级
的
数
据
量
支
撑
,
从
而
器
学
习
有
足
够
的
样
本
进
行
学
习
,
数
据
数
量
不
仅
是
整
体
训
练
的
样
本
空
间
,
同
时
也
指
每
个
标
签
的
样
本
量
需
要
充
足
,
另
一
方
面
,
在
注
重
数
量
的
同
时
,
需
要
保
证
数
据
的
质
量
,
无
论
是
从
数
据
真
实
性
完
整
性
,
还
是
从
数
据
的
价
值
性
。
例
如
,
在
分
析
欺
诈
交
易
的
风
险
时
,
不
仅
要
基
于
大
数
据
平
台
获
取
尽
可
能
多
的
数
据
量
,
而
且
,
要
从
用
户
、
商
户
、
收
单
机
构
多
方
面
数
据
,
在
每
一
方
如
用
户
,
同
样
也
采
集
交
易
时
间
,
金
额
,
用
途
等
参
数
,
只
有
数
据
本
身
存
在
建
立
起
一
个
完
整
场
景
,
机
器
学
习
模
型
才
能
真
实
的
应
用
中
起
到
最
佳
的
识
别
效
果
。
4
、
机
器
学
习
自
身
的
安
全
问
题
、
机
器
学
习
自
身
的
安
全
问
题
虽
然
机
器
学
习
在
安
全
攻
防
领
域
大
放
异
彩
,
但
是
其
技
术
本
身
同
样
可
能
会
遭
到
欺
骗
与
渗
透
。
目
前
遇
到
最
主
要
的
两
大
问
题
是
对
抗
样
本
攻
击
与
隐
私
保
护
问
题
。
1
)
对
抗
样
本
)
对
抗
样
本
对
抗
样
本
是
指
将
真
实
的
样
本
添
加
扰
动
而
合
成
的
新
样
本
,
M
L
模
型
对
新
样
本
的
判
错
率
非
常
高
,
而
人
几
乎
无
法
辨
别
原
样
本
与
新
样
本
的
差
别
,
这
就
意
味
着
原
本
M
L
模
型
的
(
正
确
分
类
)
功
能
已
经
失
效
了
。
早
在
2
0
1
3
年
由
B
i
g
g
o
等
人
在
E
v
a
s
i
o
n
a
t
t
a
c
k
s
a
g
a
i
n
s
t
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
r
n
i
n
g
a
t
t
e
s
t
t
i
m
e
论
文
中
提
出
了
对
抗
模
型
的
概
念
,
而
建
立
在
“
对
抗
模
型
”
中
的
攻
击
者
可
以
试
图
寻
找
对
抗
样
本
来
误
导
分
类
器
。
重
要
的
是
,
并
不
是
某
个
机
器
学
习
(
包
括
深
度
学
习
)
算
法
对
于
对
抗
样
本
的
脆
弱
性
,
而
是
机
器
学
习
的
模
型
普
遍
都
具
有
该
缺
陷
,
其
具
体
原
因
在
于
模
型
的
高
度
非
线
性
、
均
化
不
足
或
正
则
不
足
等
。
对
于
对
抗
样
本
的
攻
击
,
一
方
面
,
从
数
据
的
角
度
,
将
对
抗
样
本
加
入
训
练
集
中
,
提
高
模
型
的
抗
干
扰
能
力
;
另
一
方
面
,
从
模
型
的
角
度
,
可
主
动
生
成
一
个
生
成
模
型
,
用
于
生
成
对
抗
样
本
,
与
本
身
分
类
模
型
交
互
监
督
训
练
,
以
提
高
效
果
。
2
)
隐
私
保
护
)
隐
私
保
护
由
于
机
器
学
习
模
型
缺
乏
公
开
性
与
可
视
化
效
果
,
许
多
安
全
专
业
人
员
担
心
其
数
据
的
保
密
性
。
尤
其
是
在
数
据
的
预
测
方
面
,
输
入
给
定
的
测
试
集
,
通
过
机
器
学
习
模
型
的
“
黑
箱
”
操
作
,
能
够
得
到
预
测
的
对
应
值
。
而
在
这
之
中
,
攻
击
者
就
可
能
利
用
机
器
学
习
的
“
可
逆
性
”
,
即
通
过
得
到
的
预
测
值
,
反
向
处
理
来
窃
取
用
于
训
练
集
的
数
据
。
例
如
,
利
用
拼
音
输
入
法
进
行
文
本
输
入
时
(
这
里
假
设
该
输
入
法
使
用
机
器
学
习
进
行
文
本
预
测
)
,
通
常
输
入
法
会
自
动
提
示
联
想
词
汇
。
如
果
攻
击
者
通
过
联
想
词
汇
,
可
计
算
得
到
部
分
输
入
法
进
行
训
练
的
值
,
即
用
户
曾
经
输
入
过
的
词
汇
,
便
可
从
根
据
这
些
训
练
集
从
事
非
法
活
动
(
例
如
营
销
广
告
)
对
于
这
种
攻
击
,
目
前
最
常
用
的
方
法
是
采
用
改
进
后
的
差
分
隐
私
保
护
,
可
在
机
器
学
习
模
型
训
练
时
,
在
不
影
响
预
测
效
果
的
情
况
下
,
增
加
一
些
算
法
随
机
性
,
从
而
有
效
缓
解
隐
私
泄
露
的
问
题
。
五
、
总
结
五
、
总
结
本
文
介
绍
了
大
量
基
于
机
器
学
习
的
安
全
攻
防
应
用
案
例
,
说
明
了
该
技
术
在
安
全
领
域
确
实
有
良
好
的
应
用
效
果
,
但
为
了
更
好
地
安
全
攻
防
,
机
器
学
习
并
非
“
万
能
”
,
不
能
单
打
独
斗
,
而
是
需
要
进
行
人
机
结
合
。
安
全
专
业
团
队
通
过
分
析
实
际
场
景
的
问
题
,
将
专
业
知
识
与
经
验
运
用
在
机
器
学
习
模
型
中
,
才
能
全
方
面
在
安
全
领
域
给
予
用
户
与
企
业
足
够
的
安
全
保
障
。
此
外
,
人
工
智
能
并
非
单
独
的
一
种
算
法
、
模
型
、
技
术
,
而
是
通
过
多
种
智
能
方
法
结
合
而
来
,
每
一
种
特
定
的
模
型
可
能
只
在
当
前
场
景
下
适
用
,
针
对
具
体
的
安
全
威
胁
或
问
题
,
如
同
第
三
章
的
应
用
案
例
,
均
是
基
于
机
器
学
习
,
但
具
体
问
题
依
然
要
具
体
分
析
,
没
有
通
用
的
、
完
全
一
致
的
解
决
方
案
。
在
今
后
,
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