การโจมตีตามเวลาคืออะไร?
การโจมตีตามเวลาคือการโจมตีช่องทางด้านข้างประเภทหนึ่งในขอบเขตความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ใช้ประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงของเวลาที่ใช้ในการดำเนินการอัลกอริธึมการเข้ารหัส ด้วยการวิเคราะห์ความแตกต่างของเวลาเหล่านี้ ผู้โจมตีสามารถอนุมานข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเกี่ยวกับคีย์เข้ารหัสลับที่กำลังใช้งานอยู่ การโจมตีรูปแบบนี้สามารถลดความปลอดภัยของระบบที่ต้องพึ่งพาได้
ตัวอย่างปัจจุบันของเซิร์ฟเวอร์จัดเก็บข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถือมีอะไรบ้าง
เซิร์ฟเวอร์จัดเก็บข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถือก่อให้เกิดภัยคุกคามที่สำคัญในขอบเขตความปลอดภัยทางไซเบอร์ เนื่องจากเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้สามารถทำลายการรักษาความลับ ความสมบูรณ์ และความพร้อมใช้งานของข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ได้ โดยทั่วไปเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้มีลักษณะเฉพาะคือขาดมาตรการรักษาความปลอดภัยที่เหมาะสม ทำให้เซิร์ฟเวอร์เหล่านี้เสี่ยงต่อการโจมตีประเภทต่างๆ และการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต มันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรและ
ลายเซ็นและกุญแจสาธารณะมีบทบาทอย่างไรในการรักษาความปลอดภัยในการสื่อสาร?
ในการรักษาความปลอดภัยในการส่งข้อความ แนวคิดของลายเซ็นและคีย์สาธารณะมีบทบาทสำคัญในการรับประกันความสมบูรณ์ ความถูกต้อง และการรักษาความลับของข้อความที่มีการแลกเปลี่ยนระหว่างเอนทิตี ส่วนประกอบการเข้ารหัสเหล่านี้เป็นพื้นฐานในการรักษาความปลอดภัยโปรโตคอลการสื่อสาร และใช้กันอย่างแพร่หลายในกลไกความปลอดภัยต่างๆ เช่น ลายเซ็นดิจิทัล การเข้ารหัส และโปรโตคอลการแลกเปลี่ยนคีย์ ลายเซ็นในข้อความ
- ตีพิมพ์ใน cybersecurity, EITC/IS/ACSS ความปลอดภัยของระบบคอมพิวเตอร์ขั้นสูง, ส่งข้อความ, ความปลอดภัยของข้อความ
จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
ในขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง การเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมถือเป็นสิ่งสำคัญต่อความสำเร็จของโครงการ เมื่ออัลกอริธึมที่เลือกไม่เหมาะกับงานเฉพาะ อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ต่ำกว่าปกติ ต้นทุนการคำนวณที่เพิ่มขึ้น และการใช้ทรัพยากรอย่างไม่มีประสิทธิภาพ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมี
เราจะใช้เลเยอร์การฝังเพื่อกำหนดแกนที่เหมาะสมสำหรับการแสดงคำเป็นเวกเตอร์ได้อย่างไร
ในการใช้เลเยอร์การฝังเพื่อกำหนดแกนที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติสำหรับการแสดงภาพการแสดงคำเป็นเวกเตอร์ เราจำเป็นต้องเจาะลึกแนวคิดพื้นฐานของการฝังคำและการประยุกต์ในโครงข่ายประสาทเทียม การฝังคำคือการแสดงเวกเตอร์ที่มีความหนาแน่นของคำในพื้นที่เวกเตอร์ต่อเนื่องซึ่งจับความสัมพันธ์เชิงความหมายระหว่างคำ การฝังเหล่านี้คือ
จุดประสงค์ของการรวมสูงสุดใน CNN คืออะไร?
Max Pooling เป็นการดำเนินการที่สำคัญใน Convolutional Neural Networks (CNN) ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการแยกคุณสมบัติและการลดขนาด ในบริบทของงานการจัดหมวดหมู่รูปภาพ การรวมกลุ่มสูงสุดจะถูกใช้หลังจากเลเยอร์แบบสลับเพื่อลดขนาดแผนผังคุณลักษณะ ซึ่งช่วยในการรักษาคุณลักษณะที่สำคัญในขณะที่ลดความซับซ้อนในการคำนวณ วัตถุประสงค์หลัก
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, ใช้ TensorFlow เพื่อจำแนกภาพเสื้อผ้า
กระบวนการแยกคุณสมบัติในเครือข่ายประสาทเทียม (CNN) นำไปใช้กับการจดจำภาพอย่างไร
การดึงคุณสมบัติเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) ที่นำไปใช้กับงานการจดจำรูปภาพ ใน CNN กระบวนการแยกคุณสมบัติเกี่ยวข้องกับการแยกคุณสมบัติที่มีความหมายจากรูปภาพอินพุตเพื่อช่วยให้จำแนกประเภทได้อย่างแม่นยำ กระบวนการนี้มีความสำคัญเนื่องจากค่าพิกเซลดิบจากรูปภาพไม่เหมาะกับงานจำแนกประเภทโดยตรง โดย
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, ใช้ TensorFlow เพื่อจำแนกภาพเสื้อผ้า
จำเป็นต้องใช้ฟังก์ชันการเรียนรู้แบบอะซิงโครนัสสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำงานใน TensorFlow.js หรือไม่
ในขอบเขตของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำงานใน TensorFlow.js การใช้ฟังก์ชันการเรียนรู้แบบอะซิงโครนัสไม่ใช่ความจำเป็นอย่างยิ่ง แต่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของโมเดลได้อย่างมาก ฟังก์ชันการเรียนรู้แบบอะซิงโครนัสมีบทบาทสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการฝึกอบรมของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยอนุญาตให้ทำการคำนวณ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, การสร้างเครือข่ายประสาทเพื่อทำการจำแนก
พารามิเตอร์จำนวนคำสูงสุด TensorFlow Keras Tokenizer API คืออะไร
TensorFlow Keras Tokenizer API ช่วยให้สร้างโทเค็นข้อมูลข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญในงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เมื่อกำหนดค่าอินสแตนซ์ Tokenizer ใน TensorFlow Keras หนึ่งในพารามิเตอร์ที่สามารถตั้งค่าได้คือพารามิเตอร์ `num_words` ซึ่งระบุจำนวนคำสูงสุดที่จะเก็บตามความถี่
TensorFlow Keras Tokenizer API สามารถใช้ค้นหาคำที่ใช้บ่อยที่สุดได้หรือไม่
TensorFlow Keras Tokenizer API สามารถใช้ค้นหาคำที่ใช้บ่อยที่สุดภายในคลังข้อความได้ การแปลงเป็นโทเค็นเป็นขั้นตอนพื้นฐานในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่เกี่ยวข้องกับการแยกข้อความออกเป็นหน่วยเล็กๆ ซึ่งโดยทั่วไปคือคำหรือคำย่อย เพื่ออำนวยความสะดวกในการประมวลผลต่อไป Tokenizer API ใน TensorFlow ช่วยให้การสร้างโทเค็นมีประสิทธิภาพ