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夏洛克 使用机器学习自动检测假新闻。 该存储库的目标是提供一种准确可靠的方法来发现已经由事实检查网站（例如Politifact）揭穿的虚假新闻。它通过将需要事实检查的文本中的句子与Google的事实检查浏览器（ ）之类的API抓取的事实检查结果进行比较，并返回带有超过特定阈值的相似度得分。 用法 要获取数据集，请运行 make dataset -j4 要使用其他下载二进制文件（例如aria2 ，请使用以下命令设置download变量 make dataset -j4 download="aria2c -x 8" 演示版 要使用演示，请运行 make python3 -m pip install -r requirements.txt python3 -m pip install -r requirements-demo.txt python3 -m uvicorn sherlock.de

软件升级过程中，缺乏对升级信息或升级包的认证可能会导致基于中间人攻击的远程代码执行漏洞。为此，提出一种升级漏洞自动检测方法。该方法通过提取升级过程中的网络流量，对升级机制自动画像，将其与漏洞特征向量匹配，预判升级漏洞；在模拟验证环境中，利用画像信息实施中间人攻击，验证检测结果。基于该方法设计了升级漏洞自动分析与验证系统，对 184 个 Windows 应用软件样本进行测试，检测出 117个样本的升级漏洞，证明了本方法的有效性。

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自动金属表面缺陷检查在工业产品的质量控制方面已受到越来越多的关注。金属缺陷检测通常是针对复杂的工业场景执行的，这是一个有趣但具有挑战性的问题。传统的方法是基于图像处理或浅层机器学习技术的，但是这些方法只能在特定的检测条件下检测缺陷，例如在一定范围内或在特定的照明条件下，具有明显对比度高的低缺陷轮廓和低噪声的缺陷。本文讨论了一种通过双重过程自动检测金属缺陷的方法，该过程可以准确地定位和分类从实际工业环境中捕获的输入图像中出现的缺陷。设计了一种新颖的级联自动编码器（CASAE）架构，用于分割和定位缺陷。级联网络基于语义分段将输入的缺陷图像转换为像素级预测蒙版。分割结果的缺陷区域通过紧凑卷积神经网络（CNN）分为特定类别。使用工业数据集可以成功地检测出各种条件下的金属缺陷。实验结果表明，该方法满足了金属缺陷检测的鲁棒性和准确性要求。同时，它还可以扩展到其他检测应用程序。

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