Machine Translated by Google

Qo'shimcha ma'lumot va ma'lumot yo'q.

Ma'lumot to'plashda biz himoya va tajovuzkor ma'lumotlar to'plami deb ataladigan narsalarni oldik (3.2-bo'limga qarang). Biz mudofaa to'plamining kichik to'plamlari sifatida mashg'ulot va test majmuasini tanlaymiz. Himoya to'plami, ehtimol, zaifroq taqsimotdan olingan, shuning uchun biz hujumkor to'plamdan qo'shimcha mashg'ulot ma'lumotlari sifatida foydalanishimiz mumkin. Ikki qarama-qarshi ta'sir o'ynaydi: ko'proq o'quv ma'lumotlari odatda yaxshi yaqinlikni anglatadi, ammo qo'shimcha ma'lumotlar (ehtimol) boshqa taqsimotdan olinganligi sababli, natijalarni yomonlashtirishi mumkin. Biz qoÿshimcha maÿlumotlar toÿplamining bir qancha oÿlchamlarini sinab
koÿrdik, natijalar 6-rasmda koÿrsatilgan. Koÿrishimiz mumkinki, koÿproq maÿlumotlar bizda mavjud boÿlgan maksimal hajmgacha boÿlgan yaxshi
natijalarni bildiradi. Bu qiziq, chunki u tajovuzkor va tajovuzkor ekanligiga ishora qiladi
mudofaa naqshlari juda o'xshash statistik xususiyatlarga ega.

Silliqlash.

3. 
   rasm: Android qulfini ochishning oddiy namunalari uchun entropiyani taxmin qilish.
   

Biz oddiy Laplas silliqlash bilan 3 grammli modeldan foydalanamiz, ushbu parametrlarni tanlashni oqlaydigan tajribalar uchun 4.3-bo'limga qarang. Bundan tashqari, biz o'quv materialini ko'paytirish uchun test to'plamidan ham, o'quv to'plamidan ham mustaqil bo'lgan qo'shimcha naqshlar to'plamidan foydalanamiz.

Keyinchalik, biz to'g'ridan-to'g'ri rekursiv algoritmdan foydalangan holda barcha haqiqiy naqshlarni (ya'ni, 3.1-bo'limda tavsiflangan talablarga javob beradigan) sanab o'tamiz. Har bir naqsh uchun biz boshlang'ich ehtimolliklardan ham, ehtimollikni kamaytirish orqali yordam dasturiga o'tishdan oldin o'rganilgan ehtimollik qobiliyatlaridan foydalandik, umumiy ish vaqti standart kompyuterda taxminan besh soniya.
Nihoyat, biz taxminlarni test to'plamiga moslashtiramiz, testlar to'plamining
qaysi qismi qamrab olinganligini qancha (simulyatsiya qilingan) taxmin qilgandan keyin qayd qilamiz.

3.