On Defining Reproducible Outcomes for the Computer Security Community.
本文探讨计算机安全社区中研究成果可重复性的定义与提升方法。可重复性是科学进步的关键，尤其在计算机安全领域，代码和数据的天然可计算性本应使独立复现结果相对简单。然而，尽管安全社区近年来日益重视可重复性，当前方法是否有效仍存疑问。本论文从三个层
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← 返回所有主题Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security.
该论文系统性地总结了机器学习在计算机安全领域应用中的常见陷阱和最佳实践。作者回顾了大量已有研究，识别出在数据收集、特征工程、模型评估、部署维护等环节中反复出现的问题，例如不恰当的数据划分导致信息泄露、忽视概念漂移、使用不合理的评估指标等。论