Information Retrieval,Artificial Intelligence,Cryptography and Security,Machine Learning,بازیابی اطلاعات , هوش مصنوعی , رمزنگاری و امنیت , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 30 August, 2024; originally announced September 2024. , Journal ref: ICSEA 2018, Luigi Lavazza; Roy Oberhauser; Radek Koci, Oct 2018, Nice, France
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 30 اوت 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، مجله Ref: ICSEA 2018 ، لوئیجی لاواززا ؛روی اوبرهوزر ؛Radek Koci ، اکتبر 2018 ، خوب ، فرانسه
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The automated and timely conversion of cybersecurity information from unstructured online sources, such as blogs and articles to more formal representations has become a necessity for many applications in the domain nowadays. Named Entity Recognition (NER) is one of the early phases towards this goal. It involves the detection of the relevant domain entities, such as product, version, attack name, etc. in technical documents. Although generally considered a simple task in the information extraction field, it is quite challenging in some domains like cybersecurity because of the complex structure of its entities. The state of the art methods require time-consuming and labor intensive feature engineering that describes the properties of the entities, their context, domain knowledge, and linguistic characteristics. The model demonstrated in this paper is domain independent and does not rely on any features specific to the entities in the cybersecurity domain, hence does not require expert knowledge to perform feature engineering. The method used relies on a type of recurrent neural networks called Long Short-Term Memory (LSTM) and the Conditional Random Fields (CRFs) method. The results we obtained showed that this method outperforms the state of the art methods given an annotated corpus of a decent size.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
تبدیل خودکار و به موقع اطلاعات امنیت سایبری از منابع آنلاین بدون ساختار ، مانند وبلاگ ها و مقالات به بازنمودهای رسمی تر ، امروزه برای بسیاری از برنامه های کاربردی در دامنه به یک ضرورت تبدیل شده است.نامگذاری شده موجودیت (NER) یکی از مراحل اولیه این هدف است.این شامل تشخیص اشخاص دامنه مربوطه مانند محصول ، نسخه ، نام حمله و غیره در اسناد فنی است.اگرچه به طور کلی یک کار ساده در زمینه استخراج اطلاعات در نظر گرفته می شود ، به دلیل ساختار پیچیده موجودات آن ، در برخی از حوزه ها مانند امنیت سایبری کاملاً چالش برانگیز است.وضعیت روشهای هنری نیاز به مهندسی ویژگی های وقت گیر و فشرده کار دارد که خصوصیات موجودات ، زمینه آنها ، دانش دامنه و خصوصیات زبانی را توصیف می کند.مدل نشان داده شده در این مقاله ، دامنه مستقل است و به هیچ ویژگی خاصی برای موجودات موجود در حوزه امنیت سایبری متکی نیست ، از این رو برای انجام مهندسی ویژگی به دانش تخصصی احتیاج ندارد.روش استفاده شده به نوعی از شبکه های عصبی مکرر به نام حافظه کوتاه مدت بلند مدت (LSTM) و روش زمینه های تصادفی مشروط (CRFS) متکی است.نتایج به دست آمده نشان داد که این روش از وضعیت روشهای هنری با توجه به یک قشر حاشیه نویسی با اندازه مناسب و معقول فراتر است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
