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ACM KDD AI4Cyber/MLHat：人工智能赋能研讨会
联邦资助机构和行业实体正在寻求创新方法来应对日益严重的网络安全危机。越来越多的网络安全思想领袖表示，人工智能 (AI) 支持的分析可以帮助解决关键的网络安全任务并部署防御。本次半天研讨会与 ACM KDD 共同举办，旨在从学术界和从业者那里获得对网络安全应用和可部署防御解决方案的人工智能支持分析各个方面的重大研究贡献。本次研讨会是 2021 年人工智能支持的网络安全分析和 2021 年安全防御可部署机器学习国际研讨会的联合研讨会。因此，我们成立了一个跨学科计划委员会，在人工智能、网络安全和/或可部署防御的各个方面拥有丰富的经验。
2024 年 7 月 11 日 KDD 经济影响.pdf
肯塔基双倍美元是社区农场联盟的旗舰项目，该项目向低收入人群提供经济激励，使他们能够在农贸市场、社区市场和零售店购买新鲜的肯塔基州种植的食品。
ExPATSS Kdd Paper_v7 - Stottler Henke Associates，Inc.
更糟糕的是，下一代海军系统正在向集成多平台、多传感器平台发展，这些平台将来自多辆车的原始传感器数据的实时传输整合到集中指挥和控制框架中进行分析。这种转变有许多优点，包括有可能显著提高战术图景变化被理解和向上传达到指挥链的速度，以及有机会更多地融合来自不同传感器源的数据，从而随着战术形势的发展生成更完整、更准确的图景。然而，可用的人力很可能在未来保持不变甚至减少，导致集中指挥和控制分析岗位上的单个传感器操作员需要分析大量数据
ACM 参考格式：Erik Hemberg 和 Una-May O'Reilly。2021 年。使用整理的网络安全数据集进行机器学习和人工智能。在 ACM KDD AI4Cyber：KDD'21 上第一届人工智能网络安全分析研讨会，2021 年 8 月 14 日至 18 日，虚拟。ACM，美国纽约州纽约，5 页。https://doi.org/10.1145/nnnnnnn.nnnnnnn
有时彼此之间有外部链接。在这里，我们展示了如何使用单个数据集 BRON 1 ，该数据集支持行为级别的 AI 建模和 ML 推理，见图 1，方法是使用一组合并的关键公共威胁和漏洞信息源。BRON 在 [11] 中有完整描述。不幸的是，公共威胁和漏洞信息是从历史攻击中提取的，例如高级持续性威胁 (APT)。事后，APT 被分类和定义为特定行为者追求目标的行为，构成具有特定策略、技术和程序的威胁。攻击目标被列为硬件或软件漏洞或暴露，有时它们本身会交叉引用到代码、设计或系统架构中发现的某种弱点。攻击模式是手动识别和枚举的。根据其类型，每个信息单元都填充为特定数据库的条目，并进行一定程度的交叉引用。组合数据库之间具有不规则的成对链接，可用于防御推理。本文展示了将四个公共数据库的数据合并成一个图形数据库 BRON [11] 的用途。这四个数据库分别是：
时间序列基础模型|明金
Liang，Y.，Wen，H.，Nie，Y.，Jiang，Y.，Jin，M.，Song，D.，...＆Wen，Q。 （2024）。 时间序列分析的基础模型：教程和调查。 在KDD'24 中Liang，Y.，Wen，H.，Nie，Y.，Jiang，Y.，Jin，M.，Song，D.，...＆Wen，Q。（2024）。时间序列分析的基础模型：教程和调查。在KDD'24
Matteo Riondato
2016 L. de Stefani，A。Epasto，M。Riondato和E. Upfal。 trièst：在具有固定内存大小的完全动态流中计数本地和全局三角形。 第22届ACM SIGKDD国际知识发现与数据挖掘会议（KDD）的会议记录，pp。 825–834。 最佳学生纸奖（研究轨道）2016 L. de Stefani，A。Epasto，M。Riondato和E. Upfal。trièst：在具有固定内存大小的完全动态流中计数本地和全局三角形。第22届ACM SIGKDD国际知识发现与数据挖掘会议（KDD）的会议记录，pp。825–834。最佳学生纸奖（研究轨道）
基于学习的知识发现的综合数据
深度学习的最新进展证明了基于学习的方法解决非常艰难的下游任务的能力。从历史上看，这在预测任务中已经证明了这一点，而更类似于传统的KDD（数据库中的知识发现）管道的任务却取得了比例减少的。基于学习的方法可以帮助KDD管道内的固有硬概率，例如“数据中有多少个模式”，“数据中有哪些不同的结构”和“我们如何才能强有力地提取这些结构？”在本愿景论文中，我们主张需要合成数据生成器赋予知识分解的基于廉价的学习解决方案。我们描述了一般的想法，即早期的概念验证结果，这些结果表达了范式的可行性，并概述了许多令人兴奋的挑战，以及一系列衡量成功的里程碑。
Leonardo Pellegrina bioasq at clef2025
i作为不同的国际会议和讲习班（例如KDD，VLDB，ROCOMB，ISH，ECCB）的演讲者提出了这些结果，并介绍了“多个假设测试和统计上声音模式挖掘”的ACM KDD'19和SIAM'21。我的博士学位论文获得了2021年SIGKDD D论文奖的荣誉，因此是全球采矿和知识发现的最佳三篇博士学位。此外，我被任命为ACM国际会议计划委员会的最佳成员之一2022年网络会议和2023年（认可分配给了前5％的PC成员）。在博士学位期间，我访问了布朗大学（美国普罗维登斯，美国普罗维登斯）的计算机科学系，与Eli Upfal教授一起工作。以前是博士学位，我开展了有关自动系统的开发和实验评估的研究活动，以在微重力的条件下对电缆的受控释放和回忆[C1，C2]；在这个多学科项目中，我开发了用于自动控制的软件系统，并分析了收集的实验数据。该系统于2017年在意大利获得专利，并在2018年获得全球。此外，我研究了信息检索的算法状态[C3，C4]的研究。
meta-actions-speakeak-louder-words.pdf
（截至05/2024起，最著名的ML-1M NDCG@10为18.9（PaperSwithCode），vs llm Zero-Sero-Shot 6.91）底部：Chang等。twin：在Kuaishou的CTR预测中用于终身用户行为建模的两阶段兴趣网络。kdd'23。
详细课程大纲 课程分类
3-4 人小组的学生将阅读研究论文，其中利用索引构建、查询处理、容错检索、向量空间建模、概率信息检索、链接分析等信息检索方法来解决研究相关问题。学生将使用从 Kaggle、Github、UCI、KDD 等平台获取的标准数据集来实现研究论文。将这些方法应用于标准数据集将使学生能够增强对信息检索的理解和技能。