Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security
abstract introduction Pitfalls
数据收集和标记
抽样偏差 标签不正确 系统设计与训练
数据窥探 伪相关 参数偏差 性能评估
不当的baseline 不当的评价措施 基准率错误 部署和运行
仅限实验室评估 不当的威胁模型
Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security
abstract introduction Pitfalls
数据收集和标记
抽样偏差 标签不正确 系统设计与训练
数据窥探 伪相关 参数偏差 性能评估
不当的baseline 不当的评价措施 基准率错误 部署和运行
仅限实验室评估 不当的威胁模型
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