如今，基于Web的网络钓鱼攻击可利用流行的云网络托管服务和Google站点等应用程序和用于托管攻击的类型。由于这些攻击源自云服务的信誉良好的域和IP地址，因此传统的网络钓鱼检测方法（例如IP声誉监视和黑名单）不是很有效。在这里，我们研究了深度学习模型在检测这类基于云的网络钓鱼攻击方面的有效性。具体而言，我们评估了三种网络钓鱼检测方法的深度学习模型 - 用于URL分析的LSTM模型，用于徽标分析的YOLOV2模型和用于视觉相似性分析的三重态网络模型。我们使用知名数据集训练模型，并在野外基于云的网络钓鱼攻击上测试其性能。我们的结果定性地解释了为什么模型成功或失败。此外，我们的结果突出了各个模型的结果如何提高检测基于云的网络钓鱼攻击的有效性。

The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 3rd International Workshop on Reading Music Systems, held in Alicante on the 23rd of July 2021.

网络钓鱼袭击在互联网上继续成为一个重大威胁。先前的研究表明，可以确定网站是否是网络钓鱼，也可以更仔细地分析其URL。基于URL的方法的一个主要优点是它即使在浏览器中呈现网页之前，它也可以识别网络钓鱼网站，从而避免了其他潜在问题，例如加密和驾驶下载。但是，传统的基于URL的方法有它们的局限性。基于黑名单的方法容易出现零小时网络钓鱼攻击，基于先进的机器学习方法消耗高资源，而其他方法将URL发送到远程服务器，损害用户的隐私。在本文中，我们提出了一个分层的防护防御，PhishMatch，这是强大，准确，廉价和客户端的。我们设计一种节省空间高效的AHO-Corasick算法，用于精确串联匹配和基于N-GRAM的索引技术，用于匹配的近似字符串，以检测网络钓鱼URL中的各种弧度标准技术。为了减少误报，我们使用全球白名单和个性化用户白名单。我们还确定访问URL的上下文并使用该信息更准确地对输入URL进行分类。 PhishMatch的最后一个组成部分涉及机器学习模型和受控搜索引擎查询以对URL进行分类。发现针对Chrome浏览器开发的PhishMatch的原型插件，是快速轻便的。我们的评价表明，PhishMatch既有效又有效。

电子邮件网络钓鱼变得越来越普遍，随着时间的流逝，网络钓鱼变得更加复杂。为了打击这一上升，已经开发了许多用于检测网络钓鱼电子邮件的机器学习（ML）算法。但是，由于这些算法训练的电子邮件数据集有限，因此它们不擅长识别各种攻击，因此遭受了概念漂移的困扰。攻击者可以在其电子邮件或网站的统计特征上引入小小的变化，以成功绕过检测。随着时间的流逝，文献所报告的准确性与算法在现实世界中的实际有效性之间存在差距。这以频繁的假阳性和假阴性分类意识到自己。为此，我们建议对电子邮件进行多维风险评估，以减少攻击者调整电子邮件并避免检测的可行性。这种横向发送网络钓鱼检测配置文件的水平方法在其主要功能上发出了传入的电子邮件。我们开发了一个风险评估框架，其中包括三个模型，分析了电子邮件（1）威胁级别，（2）认知操纵和（3）电子邮件类型，我们合并了这些电子邮件类型以返回最终的风险评估评分。剖面人员不需要大量的数据集进行训练以有效，其对电子邮件功能的分析会减少概念漂移的影响。我们的参考器可以与ML方法结合使用，以减少其错误分类或作为培训阶段中大型电子邮件数据集的标签。我们在9000个合法的数据集中，使用最先进的ML算法评估了剖面人员对机器学习合奏的功效，并从一个大型澳大利亚大型研究组织的900个网络钓鱼电子邮件中进行了效力。我们的结果表明，探查者的概念漂移的影响减少了30％的假阳性，对ML合奏方法的虚假负面电子邮件分类少25％。

Furigana是日语写作中使用的发音笔记。能够检测到这些可以帮助提高光学特征识别（OCR）性能，或通过正确显示Furigana来制作日本书面媒体的更准确的数字副本。该项目的重点是在日本书籍和漫画中检测Furigana。尽管已经研究了日本文本的检测，但目前尚无提议检测Furigana的方法。我们构建了一个包含日本书面媒体和Furigana注释的新数据集。我们建议对此类数据的评估度量，该度量与对象检测中使用的评估协议类似，除非它允许对象组通过一个注释标记。我们提出了一种基于数学形态和连接组件分析的Furigana检测方法。我们评估数据集的检测，并比较文本提取的不同方法。我们还分别评估了不同类型的图像，例如书籍和漫画，并讨论每种图像的挑战。所提出的方法在数据集上达到76 \％的F1得分。该方法在常规书籍上表现良好，但在漫画和不规则格式的书籍上的表现较少。最后，我们证明所提出的方法可以在漫画109数据集上提高OCR的性能5 \％。源代码可通过\ texttt {\ url {https://github.com/nikolajkb/furiganadetection}}}

如今，渴望数据的深神经网络（DNNS）的创建者搜索互联网训练饲料，使用户几乎无法控制或了解何时将其数据用于模型培训。为了使用户能够抵消不需要的数据使用，我们设计，实施和评估一个实用系统，该系统使用户能够检测其数据是否用于培训DNN模型。我们展示了用户如何创建我们称为同位素的特殊数据点，该数据点在培训期间将“伪造功能”引入DNN中。仅查询访问训练的模型，并且对模型培训过程不了解或对数据标签的控制，用户可以应用统计假设测试来检测模型是否通过对用户的培训进行培训来了解与其同位素相关的虚假特征数据。这有效地将DNNS对记忆和虚假相关性的脆弱性变成了数据出处的工具。我们的结果证实了在多种设置中的功效，检测并区分了数百种具有高精度的同位素。我们进一步表明，我们的系统在公共ML-AS-AS-Service平台和较大的模型（例如ImageNet）上工作，可以使用物理对象代替数字标记，并且通常对几种自适应对策保持坚固。

Automatic fake news detection is a challenging problem in misinformation spreading, and it has tremendous real-world political and social impacts. Past studies have proposed machine learning-based methods for detecting such fake news, focusing on different properties of the published news articles, such as linguistic characteristics of the actual content, which however have limitations due to the apparent language barriers. Departing from such efforts, we propose FNDaaS, the first automatic, content-agnostic fake news detection method, that considers new and unstudied features such as network and structural characteristics per news website. This method can be enforced as-a-Service, either at the ISP-side for easier scalability and maintenance, or user-side for better end-user privacy. We demonstrate the efficacy of our method using data crawled from existing lists of 637 fake and 1183 real news websites, and by building and testing a proof of concept system that materializes our proposal. Our analysis of data collected from these websites shows that the vast majority of fake news domains are very young and appear to have lower time periods of an IP associated with their domain than real news ones. By conducting various experiments with machine learning classifiers, we demonstrate that FNDaaS can achieve an AUC score of up to 0.967 on past sites, and up to 77-92% accuracy on newly-flagged ones.

电子踏板车已成为全球主要城市的无处不在的车辆。电子摩托车的数量不断升级，增加了与路上其他汽车的互动。 E-Scooter Rider的正常行为对其他易受攻击的道路使用者不同。这种情况为车辆主动安全系统和自动化驾驶功能创造了新的挑战，这需要检测电子踏板车作为第一步。为了我们的最佳知识，没有现有的计算机视觉模型来检测这些电子踏板车骑手。本文介绍了一种基于愿景的基于视觉的系统，可以区分电子踏板车骑车者和常规行人以及自然场景中的电子踏板车骑手的基准数据集。我们提出了一个高效的管道，建立了两种现有的最先进的卷积神经网络（CNN），您只需看一次（Yolov3）和MobileNetv2。我们在我们的数据集中微调MobileNetv2并培训模型以对电子踏板车骑手和行人进行分类。我们在原始测试样品上获得大约0.75左右的召回，以将电子踏板车骑手与整个管道进行分类。此外，YOLOV3顶部培训的MobileNetv2的分类精度超过91％，具有精度，召回超过0.9。

X-ray imaging technology has been used for decades in clinical tasks to reveal the internal condition of different organs, and in recent years, it has become more common in other areas such as industry, security, and geography. The recent development of computer vision and machine learning techniques has also made it easier to automatically process X-ray images and several machine learning-based object (anomaly) detection, classification, and segmentation methods have been recently employed in X-ray image analysis. Due to the high potential of deep learning in related image processing applications, it has been used in most of the studies. This survey reviews the recent research on using computer vision and machine learning for X-ray analysis in industrial production and security applications and covers the applications, techniques, evaluation metrics, datasets, and performance comparison of those techniques on publicly available datasets. We also highlight some drawbacks in the published research and give recommendations for future research in computer vision-based X-ray analysis.

我们向传感器独立性（Sensei）介绍了一种新型神经网络架构 - 光谱编码器 - 通过该传感器独立性（Sensei） - 通过其中具有不同组合的光谱频带组合的多个多光谱仪器可用于训练广义深度学习模型。我们专注于云屏蔽的问题，使用几个预先存在的数据集，以及Sentinel-2的新的自由可用数据集。我们的模型显示在卫星上实现最先进的性能，它受过训练（Sentinel-2和Landsat 8），并且能够推断到传感器，它在训练期间尚未见过Landsat 7，每\ 'USAT-1，和Sentinel-3 SLST。当多种卫星用于培训，接近或超越专用单传感器型号的性能时，模型性能显示出改善。这项工作是激励遥感社区可以使用巨大各种传感器采取的数据的动机。这不可避免地导致标记用于不同传感器的努力，这限制了深度学习模型的性能，因为他们需要最佳地执行巨大的训练。传感器独立性可以使深度学习模型能够同时使用多个数据集进行培训，提高性能并使它们更广泛适用。这可能导致深入学习方法，用于在板载应用程序和地面分段数据处理中更频繁地使用，这通常需要模型在推出时或之后即将开始。

本文介绍了一种新的，高度结果的设置，用于将计算机视觉用于环境可持续性。浓缩动物喂养行动（CAFO）（又称密集牲畜农场或“工厂农场”）产生了巨大的肥料和污染。在冬季，倾倒粪便构成了重大的环境风险，并在许多州违反了环境法。然而，联邦环境保护署（EPA）和州机构主要依靠自我报告来监视此类“土地应用”。我们的论文做出了四个贡献。首先，我们介绍了CAFO和土地应用的环境，政策和农业环境。其次，我们提供了一个新的高效率数据集（每天至每周至每周）3M/像素卫星图像，从2018 - 20年使用威斯康星州的330个CAFO，并带有手工标记的土地应用实例（n = 57,697）。第三，我们开发了一个对象检测模型，以预测土地应用和一个系统以实时进行推断。我们表明，该系统似乎有效地检测到土地应用（PR AUC = 0.93），并且我们发现了几个异常设施，这些设施似乎定期适用。最后，我们估计2021/22冬季土地应用事件的人口流行率。我们表明，土地应用的普遍性要比设施自我报告的要高得多。该系统可以由环境监管机构和利益集团使用，该系统是在过去冬天根据该系统进行的试点探访的。总体而言，我们的应用程序展示了基于AI的计算机视觉系统解决环境符合近日图像的主要问题的潜力。

在线新闻和信息来源是方便且可访问的方法来了解当前问题。例如，超过3亿人在全球Twitter上参与帖子，这提供了传播误导信息的可能性。在许多情况下，由于虚假新闻，已经犯了暴力犯罪。这项研究介绍了Covidmis20数据集（Covid-19误导2020数据集），该数据集由2月至2020年7月收集的1,375,592条推文组成。Covidmis20可以自动更新以获取最新新闻，并在以下网址公开，网址为：HTTPPS://GITHUB.COM./github.com./github.com。/一切guy/covidmis20。这项研究是使用BI-LSTM深度学习和合奏CNN+BI-GRU进行假新闻检测进行的。结果表明，测试精度分别为92.23％和90.56％，集合CNN+BI-GRU模型始终提供了比BI-LSTM模型更高的精度。

手写数字识别（HDR）是光学特征识别（OCR）领域中最具挑战性的任务之一。不管语言如何，HDR都存在一些固有的挑战，这主要是由于个人跨个人的写作风格的变化，编写媒介和环境的变化，无法在反复编写任何数字等时保持相同的笔触。除此之外，特定语言数字的结构复杂性可能会导致HDR的模棱两可。多年来，研究人员开发了许多离线和在线HDR管道，其中不同的图像处理技术与传统的机器学习（ML）基于基于的和/或基于深度学习（DL）的体系结构相结合。尽管文献中存在有关HDR的广泛审查研究的证据，例如：英语，阿拉伯语，印度，法尔西，中文等，但几乎没有对孟加拉人HDR（BHDR）的调查，这缺乏对孟加拉语HDR（BHDR）的研究，而这些调查缺乏对孟加拉语HDR（BHDR）的研究。挑战，基础识别过程以及可能的未来方向。在本文中，已经分析了孟加拉语手写数字的特征和固有的歧义，以及二十年来最先进的数据集的全面见解和离线BHDR的方法。此外，还详细讨论了一些涉及BHDR的现实应用特定研究。本文还将作为对离线BHDR背后科学感兴趣的研究人员的汇编，煽动了对相关研究的新途径的探索，这可能会进一步导致在不同应用领域对孟加拉语手写数字进行更好的离线认识。

海洋生态系统及其鱼类栖息地越来越重要，因为它们在提供有价值的食物来源和保护效果方面的重要作用。由于它们的偏僻且难以接近自然，因此通常使用水下摄像头对海洋环境和鱼类栖息地进行监测。这些相机产生了大量数字数据，这些数据无法通过当前的手动处理方法有效地分析，这些方法涉及人类观察者。 DL是一种尖端的AI技术，在分析视觉数据时表现出了前所未有的性能。尽管它应用于无数领域，但仍在探索其在水下鱼类栖息地监测中的使用。在本文中，我们提供了一个涵盖DL的关键概念的教程，该教程可帮助读者了解对DL的工作原理的高级理解。该教程还解释了一个逐步的程序，讲述了如何为诸如水下鱼类监测等挑战性应用开发DL算法。此外，我们还提供了针对鱼类栖息地监测的关键深度学习技术的全面调查，包括分类，计数，定位和细分。此外，我们对水下鱼类数据集进行了公开调查，并比较水下鱼类监测域中的各种DL技术。我们还讨论了鱼类栖息地加工深度学习的新兴领域的一些挑战和机遇。本文是为了作为希望掌握对DL的高级了解，通过遵循我们的分步教程而为其应用开发的海洋科学家的教程，并了解如何发展其研究，以促进他们的研究。努力。同时，它适用于希望调查基于DL的最先进方法的计算机科学家，以进行鱼类栖息地监测。

本文在使用易于使用的资源和使用语义的情况下，有关基于文本的网络钓鱼检测的实验报告。开发算法是先前发布的工作的修改版本，它适用于同一工具。在识别网络钓鱼电子邮件中获得的结果比以前报告的工作更好;但由于虚假被识别为网络钓鱼的文本率略差。预计添加语义组件将减少假阳性率，同时保留检测精度。

The dissemination of hateful memes online has adverse effects on social media platforms and the real world. Detecting hateful memes is challenging, one of the reasons being the evolutionary nature of memes; new hateful memes can emerge by fusing hateful connotations with other cultural ideas or symbols. In this paper, we propose a framework that leverages multimodal contrastive learning models, in particular OpenAI's CLIP, to identify targets of hateful content and systematically investigate the evolution of hateful memes. We find that semantic regularities exist in CLIP-generated embeddings that describe semantic relationships within the same modality (images) or across modalities (images and text). Leveraging this property, we study how hateful memes are created by combining visual elements from multiple images or fusing textual information with a hateful image. We demonstrate the capabilities of our framework for analyzing the evolution of hateful memes by focusing on antisemitic memes, particularly the Happy Merchant meme. Using our framework on a dataset extracted from 4chan, we find 3.3K variants of the Happy Merchant meme, with some linked to specific countries, persons, or organizations. We envision that our framework can be used to aid human moderators by flagging new variants of hateful memes so that moderators can manually verify them and mitigate the problem of hateful content online.

在不断增长的互联网世界中，获取关键数据（例如密码和登录凭据以及敏感的个人信息）的多种方法已扩大。页面模仿（通常称为网络钓鱼）是获取此类宝贵信息的一种方法。网络钓鱼是黑客最直接的网络攻击形式之一，也是受害者最简单的网络攻击形式之一。它还可以为黑客提供访问目标的个人和公司帐户所需的一切。这样的网站不提供服务，而是从用户那里收集个人信息。在本文中，我们在使用经常性神经网络检测恶意URL方面达到了最先进的准确性。与以前查看在线内容，URL和流量编号的研究不同，我们只是查看URL中的文本，这使其更快并捕获了零日的攻击。该网络已被优化，可用于移动器等小设备，而没有牺牲推理时间。

机器学习方法实现文本识别的高精度，因此越来越多地用于手写历史来源的转录。然而，在生产中使用机器学习需要简化的端到端管道，该流程将扩展到数据集大小和模型，该模型具有几个手动转录的高精度。还必须验证模型结果的正确性。本文介绍了我们的经验教训，从挪威1950年人口普查中译码了开发，调整和使用互联端到端机器学习管道。我们为自动转录的代码达到97％的准确性，我们向3％的码发送了手动验证。我们核实我们的结果中发现的职业码分布与我们的培训数据中发现的分布相匹配，这应该是整个人口普查的代表。我们相信我们的方法和经验教训可能对计划在生产中使用机器学习的其他转录项目有用。源代码可用于：https://github.com/uit-hdl/rhd-codes

为了确保全球粮食安全和利益相关者的总体利润，正确检测和分类植物疾病的重要性至关重要。在这方面，基于深度学习的图像分类的出现引入了大量解决方案。但是，这些解决方案在低端设备中的适用性需要快速，准确和计算廉价的系统。这项工作提出了一种基于轻巧的转移学习方法，用于从番茄叶中检测疾病。它利用一种有效的预处理方法来增强具有照明校正的叶片图像，以改善分类。我们的系统使用组合模型来提取功能，该模型由预审计的MobilenETV2体系结构和分类器网络组成，以进行有效的预测。传统的增强方法被运行时的增加取代，以避免数据泄漏并解决类不平衡问题。来自PlantVillage数据集的番茄叶图像的评估表明，所提出的体系结构可实现99.30％的精度，型号大小为9.60mb和4.87亿个浮点操作，使其成为低端设备中现实生活的合适选择。我们的代码和型号可在https://github.com/redwankarimsony/project-tomato中找到。

The upcoming large scale surveys like LSST are expected to find approximately $10^5$ strong gravitational lenses by analysing data of many orders of magnitude larger than those in contemporary astronomical surveys. In this case, non-automated techniques will be highly challenging and time-consuming, even if they are possible at all. We propose a new automated architecture based on the principle of self-attention to find strong gravitational lenses. The advantages of self-attention-based encoder models over convolution neural networks are investigated, and ways to optimise the outcome of encoder models are analysed. We constructed and trained 21 self-attention based encoder models and five convolution neural networks to identify gravitational lenses from the Bologna Lens Challenge. Each model was trained separately using 18,000 simulated images, cross-validated using 2,000 images, and then applied to a test set with 100,000 images. We used four different metrics for evaluation: classification accuracy, area under the receiver operating characteristic curve (AUROC), the TPR$_0$ score and the TPR$_{10}$ score. The performances of self-attention-based encoder models and CNNs participating in the challenge are compared. They were able to surpass the CNN models that participated in the Bologna Lens Challenge by a high margin for the TPR$_0$ and TPR_${10}$. Self-Attention based models have clear advantages compared to simpler CNNs. They have highly competing performance in comparison to the currently used residual neural networks. Compared to CNNs, self-attention based models can identify highly confident lensing candidates and will be able to filter out potential candidates from real data. Moreover, introducing the encoder layers can also tackle the over-fitting problem present in the CNNs by acting as effective filters.