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二进制代码相似度比较研究技术汇总
到方法有K子图匹配、路径相似性、图嵌入。 基于特征的相似度:计算相似性的常见方法(28种)是将一段二进制代码表示为向量或一组特征,使得类似的二进制代码具有相似的特征向量或特征集。这里应用最多的是利用机器学习来实现。 Hash匹配相似度:对于多维向量数据相似度快速匹配,通常使用局部敏感hash算法LSH来实现。
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多模匹配
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视频指纹应用场景
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源代码与二进制文件SCA检测原理
2.1 大颗粒度检测方法:根据源代码文件的相似度来判断属于什么组件和版本;文件相似度可以基于hash的严格匹配方法,也可以根据文本相似度匹配方法;这种匹配方法的优点是效率高,匹配速度极快,确定是也很明显,基于hash的容易漏报,基于文本相似度的准确率低; 2.2 细颗粒度检测方法:
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自然语言处理应用场景
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自然语言处理
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内容审核应用场景
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内容审核-Content Moderation
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