A.ECA加流量检测最核心的技术是生成ECA检测分类模型
B.通过前端ECA探针提取加密流量的明文数据,包括TLS握手信息、TCP统计信息、DNS/HTTP相关信息,并将它们统一上报给CIS系统
C.基于分析取证的特征向量,采用机器学习的方法,利用样本数据进行训练,从而生成分类器模型
D.安全研究人员通过和群殴的黑白样本集,结合开源情报,域名,IP,SSL等信息,提取加密流量的特性信息
A.传统的基于规则的方法,其中的规律可以人工显性的明确出来
B.传统基于规则的方法使用显性编程来解决问题
C.机器学习所中模型的映射关系必须是隐性的
D.机器学习中模型的映射关系是自动学习的
A.机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能
B.机器学习根据学习模式,可以分为监督学习,无监督学习,强化学习
C.传统的机器学习,需要人工指定特征,需要人工定义规则
D.机器学习主要是从样本中训练函数,从数据中学习规则,规律
学习的质量员对统计知识的应用有了新的认识,同时也改进了工作方法,取得较好效果,以下反映了讲座的部分内容。根据背景
资料,回答下列1~4问题。
1.克服焊工立焊缝焊接质量不佳的方法可以是改变()。
A.焊条粗细
B.焊缝宽窄
C.焊接位置
D.焊接电流
2.在总体中随机抽取的部分个体称为总体的()。
A.随机取样
B.随机个体
C.随机样本
D.随机样体
3.关于系统抽样的说法,正确的是()。
A.简便易行,容易确定样本单元
B.样本单元在总体中分布较均匀
C.样本单元在总体中分布有偏差
D.系统抽样方差估计较为容易
E.系统抽样方差估计较为复杂
4.施工项目部和企业质量管理部门抽样对象的重点是一致的。()
一个去除了质量变化的所有特殊原因的生产过程被称为是稳定的或者是在统计控制中的。剩余的变化只是简单的随机变化。假如随机变化太大,则管理部门不能接受,但只要消除变化的共同原因,便可减少变化(Deming,1982,1986,DeVor,Chang,和Sutherland,1992)。
通常的做法是将产品质量的特征绘制到控制图上,然后观察这些数值随时间如何变动。例如,为了控制肥皂中碱的数量,可以每小时从生产线中随机地抽选n=5块试验肥皂作为样本,并测量其碱的数量,不同时间的样本含碱量的均值描绘在下图中。假设这个过程是在统计控制中的,则文的分布将具有过程的均值μ,标准差具有过程的标准差除以样本容量的平方根下面的控制图中水平线表示过程均值,两条线称为控制极限度,位于μ的上下的位置。假如落在界限的外面,则有充分的理由说明目前存在变化的特殊原因,这个过程一定是失控的。
当生产过程是在统计控制中时,肥皂试验样本中碱的百分比将服从μ=2%和σ=1%的近似的正态分布。
(1)假设n=4,则上下控制极限应距离μ多么远?
(2)假如这个过程是在控制中,则落在控制极限之外的概率是多少?
(3)假设抽取样本之前,过程均值移动到μ=3%,则由样本得出这个过程失控的(正确的)结论的概率是多少?