Zamanlamalı saldırı nedir?
Zamanlama saldırısı, siber güvenlik alanında, kriptografik algoritmaları yürütmek için harcanan zamandaki değişikliklerden yararlanan bir tür yan kanal saldırısıdır. Saldırganlar, bu zamanlama farklılıklarını analiz ederek, kullanılan kriptografik anahtarlar hakkında hassas bilgiler elde edebilir. Bu tür bir saldırı, aşağıdakilere dayanan sistemlerin güvenliğini tehlikeye atabilir:
Güvenilmeyen depolama sunucularına ilişkin güncel örnekler nelerdir?
Güvenilmeyen depolama sunucuları, üzerlerinde depolanan verilerin gizliliğini, bütünlüğünü ve kullanılabilirliğini tehlikeye atabilecekleri için siber güvenlik alanında önemli bir tehdit oluşturur. Bu sunucular genellikle uygun güvenlik önlemlerinin bulunmaması ile karakterize edilir ve bu da onları çeşitli saldırı türlerine ve yetkisiz erişime karşı savunmasız hale getirir. Organizasyonlar için çok önemli
İletişim güvenliğinde imzanın ve genel anahtarın rolleri nelerdir?
Mesajlaşma güvenliğinde imza ve genel anahtar kavramları, varlıklar arasında alınıp verilen mesajların bütünlüğünü, orijinalliğini ve gizliliğini sağlamada önemli rol oynar. Bu kriptografik bileşenler, güvenli iletişim protokolleri için temeldir ve dijital imzalar, şifreleme ve anahtar değişim protokolleri gibi çeşitli güvenlik mekanizmalarında yaygın olarak kullanılır. Mesajdaki imza
- Yayınlandığı Siber güvenlik, EITC/IS/ACSS Gelişmiş Bilgisayar Sistemleri Güvenliği, Mesajlaşma, Mesajlaşma güvenliği
Seçilen makine öğrenimi algoritması uygun değilse ya doğru olanı seçeceğimizden nasıl emin olabiliriz?
Yapay Zeka (AI) ve makine öğrenimi alanında uygun bir algoritmanın seçilmesi herhangi bir projenin başarısı için çok önemlidir. Seçilen algoritma belirli bir görev için uygun olmadığında, optimal olmayan sonuçlara, artan hesaplama maliyetlerine ve kaynakların verimsiz kullanımına yol açabilir. Bu nedenle, sahip olunması önemlidir
Kelimelerin vektör olarak temsil edildiği bir çizim için uygun eksenleri otomatik olarak atamak amacıyla bir gömme katmanı nasıl kullanılabilir?
Kelime temsillerini vektörler olarak görselleştirmek amacıyla uygun eksenleri otomatik olarak atamak için bir gömme katmanını kullanmak için, kelime yerleştirmelerin temel kavramlarını ve bunların sinir ağlarındaki uygulamalarını derinlemesine incelememiz gerekir. Kelime gömmeleri, kelimeler arasındaki anlamsal ilişkileri yakalayan, sürekli bir vektör uzayındaki kelimelerin yoğun vektör temsilleridir. Bu yerleştirmeler
Bir CNN'de maksimum havuzlamanın amacı nedir?
Maksimum havuzlama, Evrişimli Sinir Ağlarında (CNN'ler) özellik çıkarma ve boyut azaltmada önemli bir rol oynayan kritik bir işlemdir. Görüntü sınıflandırma görevleri bağlamında, özellik haritalarını alt örneklemek için evrişimli katmanlardan sonra maksimum havuzlama uygulanır; bu, hesaplama karmaşıklığını azaltırken önemli özelliklerin korunmasına yardımcı olur. Birincil amaç
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow.js, Giysi görüntülerini sınıflandırmak için TensorFlow kullanma
Evrişimli sinir ağındaki (CNN) özellik çıkarma işlemi görüntü tanımaya nasıl uygulanır?
Özellik çıkarma, görüntü tanıma görevlerine uygulanan evrişimli sinir ağı (CNN) sürecinde çok önemli bir adımdır. CNN'lerde özellik çıkarma işlemi, doğru sınıflandırmayı kolaylaştırmak için girdi görüntülerinden anlamlı özelliklerin çıkarılmasını içerir. Görüntülerden alınan ham piksel değerleri sınıflandırma görevleri için doğrudan uygun olmadığından bu işlem önemlidir. İle
TensorFlow.js'de çalışan makine öğrenimi modelleri için eşzamansız öğrenme işlevinin kullanılması gerekli midir?
TensorFlow.js'de çalışan makine öğrenimi modelleri alanında, eşzamansız öğrenme işlevlerinin kullanılması mutlak bir gereklilik değildir ancak modellerin performansını ve verimliliğini önemli ölçüde artırabilir. Eşzamansız öğrenme işlevleri, hesaplamaların gerçekleştirilmesine izin vererek makine öğrenimi modellerinin eğitim sürecinin optimize edilmesinde önemli bir rol oynar.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow.js, Sınıflandırma yapmak için bir sinir ağı kurmak
TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum kelime sayısı parametresi nedir?
TensorFlow Keras Tokenizer API'si, Doğal Dil İşleme (NLP) görevlerinde çok önemli bir adım olan metin verilerinin verimli bir şekilde tokenleştirilmesine olanak tanır. TensorFlow Keras'ta bir Tokenizer örneğini yapılandırırken ayarlanabilecek parametrelerden biri, frekansa bağlı olarak tutulacak maksimum kelime sayısını belirten "num_words" parametresidir.
TensorFlow Keras Tokenizer API'si en sık kullanılan kelimeleri bulmak için kullanılabilir mi?
TensorFlow Keras Tokenizer API'si gerçekten de bir metin bütünü içinde en sık kullanılan kelimeleri bulmak için kullanılabilir. Tokenizasyon, doğal dil işlemede (NLP) daha ileri işlemeyi kolaylaştırmak için metni daha küçük birimlere, genellikle kelimelere veya alt kelimelere ayırmayı içeren temel bir adımdır. TensorFlow'daki Tokenizer API'si verimli tokenizasyona olanak tanır