CADE-Detecting and Explaining Concept Drift Samples for Security Applications
发表会议：USENIXSec 2021
代码地址：https://github.com/whyisyoung/CADE
引子为了对抗概念漂移的问题，设计一个模型CADE来实现对漂移样本的检测以及分类。
检测偏离现有类的漂移样本提供解释来解释检测到的漂移。漂移检测模块：负责监测输入原分类模型中的数据是否存在问题，即检测漂移数据解释漂移模块：训练了一个基于距离的语义解释函数来对发现的漂移数据进行解释，并未是否需要对模型进行再训练提供一个参考。
由于概念漂移，部署基于机器学习的安全应用可能非常具有挑战性。无论是恶意软件分类、入侵检测，还是在线滥用检测，基于学习的模型都是在”封闭世界”假设下工作的，希望测试数据的分布与训练数据的分布大致匹配。然而，模型部署的环境通常是随时间动态变化的。这种变化既可能包括良性玩家的有机行为变化，也可能包括攻击者的恶意突变和适应。因此，测试数据分布正在从原始训练数据中转移，这可能会导致模型出现严重的故障。为了解决概念漂移问题，大多数基于学习的模型需要定期重新训练。然而，再训练往往需要标注大量的新样本(代价昂贵)。更重要的是，也很难确定何时应该重新训练模型。延迟再训 ...
pwn-tricks
该文档主要收录一些我觉得讲的很好的一些关于pwn的trick（为便于学习参与学习的大家可以在最后自增一列用于标记自己的学习进度，记录一下自己哪些是看过的了hhhhhhhhhhhhhhhhh）
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堆漏洞挖掘中malloc_consolidate与FASTBIN_CONSOLIDATION_THRESHOLD
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Glibc PWN“堆风水”应用详解
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关于fastbin合并问题的研究
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PWN题目中malloc_consolidate()利用浅析
https://juejin.cn/post/6844903816031125518
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the house of rabbit（超详细）
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