ビームサーチの基礎知識と機械学習への3つの活用事例
深さ優先探索と幅優先探索 深さ優先探索 幅優先探索 ビームサーチ 機械学習への応用 Google Alloの返答 学習時にビームサーチの幅を持たせて学習 3D形状の学習への応用 まとめ 参考文献 ビームサーチ（Beam Search）は、探索アルゴリズムの一種でメモリをそれほど必要としない最良優先探索です。 機械学習の分野でも、翻訳やチャットボットの返答などに応用されています。本記事では、ビームサーチのアルゴリズムを理解してどのように応用されているのかを解説します。 機械学習を活用したシステムを構築する際にも、探索空間が広い場合などには応用可能なので、使いこなせるようにしておくと役に立ちます。 深さ優先探索と幅優先探索 いきなりビームサーチの解説に入る前に、理解しやすいようにグラフ探索アルゴリズムを紹介します。 深さ優先探索 深さ優先探索は、その名の通り可能な限り突き進んで、行けなくなった
カーネルエクスプロイト入門 - Linuxカーネル解析の基礎 - - るくすの日記 ~ Out_Of_Range ~
0. はじめに 本記事は、Linuxを対象としたカーネルエクスプロイトの入門記事です。 カーネルエクスプロイトというのは、Linuxや*BSD、Windowsを始めとするカーネル自身の脆弱性を突くエクスプロイトです。 基本的にカーネルはシステム内で最高権限を持つ特権モードで動作しているので、ここを悪用されるとシステムの大部分(ほぼ全て)を掌握されてしまいます。 エクスプロイトと言うと、普通はユーザー空間で動作しているアプリケーションのバグをつく物が多いですが、これだと限られたレベルの権限しか奪えません。 SELinuxやjailを始めとする、OSレベルでの保護機構に阻まれるとたちまち効力を失ったりします。 しかし、カーネル自体の脆弱性をつくカーネルエクスプロイトを利用すると最高権限での任意コード実行が可能なため、大抵の保護機構はものともしません。 このカーネルエクスプロイトが特に効力を発揮
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