I
n
t
e
r
n
at
ion
al
Jou
r
n
a
l
of
I
n
f
o
r
m
at
ics
an
d
Com
m
u
n
icat
ion
T
e
c
h
n
ol
ogy
(
I
J
-
I
CT
)
Vo
l
.
14
,
N
o
.
3
,
De
c
e
m
b
e
r
20
25
,
pp.
923
~
932
I
S
S
N:
2252
-
8776
,
DO
I
:
10
.
11591/i
ji
c
t
.
v
14
i
3
.
pp
92
3
-
932
923
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
ict
.
iaes
c
or
e
.
c
om
S
h
e
ll
c
od
e
c
la
ssi
f
ic
at
io
n
an
al
y
si
s w
ith
b
in
ar
y
c
la
ssi
f
ic
a
t
io
n
-
b
ase
d
m
ac
h
in
e
l
e
ar
n
in
g
Jak
a
Nauf
a
l
S
e
m
e
n
d
awai
1
,
De
r
is
S
t
iawan
1
,
I
wa
n
P
ah
e
n
d
r
a
Ant
o
S
ap
u
t
r
a
1
,
M
oh
am
e
d
S
h
e
n
if
y
2
,
Rahm
at
B
u
d
iar
t
o
2
1
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
C
o
mpu
te
r
S
c
ie
n
c
e
, F
a
c
ul
t
y
of
C
o
mput
e
r
S
c
i
e
n
c
e
s
, S
r
iwi
ja
y
a
U
ni
v
e
r
s
it
y
,
P
a
le
mba
ng
,
I
nd
o
ne
s
ia
2
C
o
ll
e
ge
of
C
omput
in
g a
nd I
n
f
o
r
ma
ti
o
n, A
l
-
B
a
ha
U
ni
ve
r
s
it
y
,
A
l
B
a
ha
h
, S
a
udi
A
r
a
bi
a
Ar
t
ic
l
e
I
n
f
o
AB
S
T
RA
CT
A
r
ti
c
le
h
is
tor
y
:
R
e
c
e
i
ve
d
A
pr
22,
2024
R
e
vi
s
e
d
A
pr
16,
2025
A
c
c
e
pt
e
d
J
un
9,
2025
T
h
e
i
n
t
e
rn
e
t
e
n
ab
l
e
s
p
eo
p
l
e
t
o
c
o
n
n
ec
t
t
h
ro
u
g
h
t
h
e
i
r
d
ev
i
ce
s
.
W
h
i
l
e
i
t
o
ff
e
rs
n
u
me
ro
u
s
b
en
e
fi
t
s
,
i
t
a
l
s
o
h
as
a
d
v
e
rs
e
e
ff
ec
t
s
.
A
p
ri
me
e
x
am
p
l
e
i
s
m
a
l
w
ar
e
,
w
h
i
ch
c
an
d
a
m
a
g
e
o
r
e
v
en
d
e
s
t
ro
y
a
d
e
v
i
ce
o
r
h
ar
m
i
t
s
u
s
e
rs
,
h
i
g
h
l
i
g
h
t
i
n
g
t
h
e
i
m
p
o
rt
an
ce
o
f
cy
b
e
r
s
ec
u
r
i
t
y
.
V
ar
i
o
u
s
me
t
h
o
d
s
c
an
b
e
em
p
l
o
y
ed
t
o
p
re
v
e
n
t
o
r
d
e
t
ec
t
m
al
w
ar
e
,
i
n
cl
u
d
i
n
g
m
a
ch
i
n
e
l
e
ar
n
i
n
g
t
e
ch
n
i
q
u
e
s
.
T
h
e
e
x
p
e
ri
men
t
s
are
b
as
ed
o
n
t
rai
n
i
n
g
an
d
t
e
s
t
i
n
g
d
at
a
fro
m
t
h
e
U
N
SW
_
N
B1
5
d
at
as
e
t
.
K
-
n
e
ar
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
(
K
N
N
)
,
d
ec
i
s
i
o
n
t
ree
,
an
d
N
aï
v
e
Ba
y
e
s
c
l
as
s
i
fi
e
rs
d
e
t
e
r
m
i
n
e
w
h
e
t
h
e
r
a
r
ec
o
r
d
i
n
t
h
e
t
e
s
t
d
at
a
rep
re
s
e
n
t
s
a
Sh
e
l
l
c
o
d
e
a
t
t
ac
k
o
r
a
n
o
n
-
S
h
e
l
l
c
o
d
e
at
t
ac
k
.
T
h
e
K
N
N
,
d
eci
s
i
o
n
t
ree
,
a
n
d
N
aï
v
e
Ba
y
e
s
c
l
as
s
i
fi
e
rs
r
e
a
c
h
ed
a
cc
u
ra
cy
rat
e
s
o
f
9
6
.
2
6
%
,
9
7
.
1
9
%
,
an
d
5
7
.
5
7
%
,
re
s
p
ec
t
i
v
el
y
.
T
h
i
s
s
t
u
d
y
's
fi
n
d
i
n
g
s
ai
m
t
o
o
ff
e
r
v
al
u
a
b
l
e
i
n
s
i
g
h
t
s
i
n
t
o
t
h
e
ap
p
l
i
c
at
i
o
n
o
f
m
a
c
h
i
n
e
l
e
ar
n
i
n
g
t
o
d
e
t
ec
t
o
r
cl
as
s
i
f
y
m
a
l
w
ar
e
a
n
d
o
t
h
e
r
fo
rm
s
o
f
cy
b
e
rat
t
ac
k
s
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
B
i
n
a
r
y
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
C
y
be
r
s
e
c
ur
i
t
y
M
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
S
h
e
ll
c
o
de
de
t
e
c
t
i
o
n
S
upe
r
vi
s
e
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
Th
i
s
i
s
a
n
o
p
en
a
c
ces
s
a
r
t
i
c
l
e
u
n
d
e
r
t
h
e
CC
B
Y
-
SA
l
i
cen
s
e.
C
or
r
e
s
pon
din
g
A
u
th
or
:
De
r
i
s
S
t
i
a
wa
n
De
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
,
F
a
c
u
l
t
y
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
s
,
S
r
i
w
i
j
a
y
a
Uni
ve
r
s
i
t
y
S
r
i
j
a
y
a
Ne
g
a
r
a
s
t
r
e
e
t
,
P
a
l
e
m
ba
n
g,
I
n
do
n
e
s
i
a
E
m
a
i
l
:
de
r
i
s
@
u
n
s
r
i
.
a
c
.
i
d
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
T
h
e
l
a
r
ge
n
u
m
be
r
o
f
i
n
t
e
r
n
e
t
us
e
r
s
c
a
n
c
r
e
a
t
e
g
a
ps
i
n
t
h
e
s
e
c
ur
i
t
y
a
s
pe
c
t
[
1]
.
A
ny
o
r
ga
ni
z
a
t
i
o
n
a
l
r
e
a
d
y
h
a
s
t
o
t
h
i
n
k
a
b
o
u
t
t
h
e
e
s
s
e
n
c
e
o
f
c
y
be
r
s
e
c
ur
i
t
y
,
due
t
o
t
h
e
i
n
c
r
e
a
s
i
n
g
c
a
s
e
s
o
f
c
y
be
r
a
tt
a
c
ks
th
a
t
m
us
t
b
e
c
oun
t
e
r
e
d
wi
t
h
kn
o
wl
e
dg
e
o
f
c
y
b
e
r
s
e
c
u
r
i
t
y
.
I
t
i
n
v
o
l
v
e
s
d
a
t
a
p
r
i
v
a
c
y
i
s
s
ue
s
a
n
d
i
nf
r
a
s
tr
uc
tu
r
e
r
e
s
i
l
ien
c
e
[
2]
.
De
t
e
c
t
i
o
n
o
f
m
a
l
wa
r
e
a
t
t
a
c
ks
i
s
n
o
w
vi
t
a
l
i
n
t
he
i
n
t
e
r
n
e
t
wor
l
d.
T
he
de
t
e
c
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
o
f
a
n
a
t
t
a
c
k
i
s
d
i
vi
de
d
i
n
t
o
t
w
o
t
y
p
e
s
,
n
a
m
e
ly
a
n
o
m
a
l
y
a
n
d
s
y
s
t
e
m
a
b
us
e
de
t
e
c
t
i
o
n
.
T
h
e
m
a
j
o
r
i
t
y
o
f
c
o
m
p
a
ni
e
s
o
nl
y
us
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
n
s
y
s
t
e
m
a
b
u
s
e
,
b
ut
do
n
ot
pr
i
o
r
i
t
i
z
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
a
n
a
n
o
m
a
ly
,
whi
c
h
i
s
m
o
r
e
da
n
ge
r
o
us
b
e
c
a
u
s
e
i
t
i
s
d
i
r
e
c
t
ly
pe
r
f
o
r
m
e
d
by
t
h
e
o
u
t
s
i
de
r
s
.
An
o
m
a
ly
d
e
t
e
c
t
i
o
n
s
ys
t
e
m
t
h
a
t
i
s
us
ua
l
ly
de
v
e
l
o
pe
d
us
i
ng
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
y
e
t
o
f
t
e
n
r
e
s
u
l
t
s
i
n
f
a
l
s
e
a
l
a
r
m
s
[
3]
.
I
n
2021
,
r
a
n
s
o
m
wa
r
e
a
tt
a
c
ks
we
r
e
c
o
n
duc
t
e
d
a
ga
i
n
s
t
10
di
f
f
e
r
e
n
t
t
y
pe
s
o
f
c
o
m
pa
ni
e
s
,
a
c
c
o
un
t
i
n
g
f
o
r
a
n
a
ve
r
a
ge
o
f
17.
4%
o
f
a
l
l
a
tt
a
c
ks
t
h
a
t
o
c
c
ur
r
e
d
a
t
t
h
e
s
e
c
o
m
pa
ni
e
s
[
4]
.
M
a
l
wa
r
e
i
s
s
o
f
t
wa
r
e
de
s
i
g
n
e
d
by
h
a
c
ke
r
s
to
a
tt
a
c
k
t
h
e
de
s
t
i
n
a
t
i
o
n
c
o
m
put
e
r
s
y
s
t
e
m
.
M
a
l
wa
r
e
h
a
s
a
n
im
po
r
t
a
n
t
r
o
l
e
i
n
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
o
f
a
tt
a
c
k
i
n
g
c
o
m
put
e
r
s
,
wh
e
r
e
i
t
c
a
n
c
r
e
a
t
e
a
m
e
s
s
o
n
t
h
e
s
e
c
ur
i
t
y
s
y
s
t
e
m
o
f
a
c
o
m
put
e
r
o
r
s
e
r
v
e
r
.
I
t
h
a
s
m
a
ny
t
y
pe
s
t
h
a
t
a
r
e
c
omm
o
nly
f
o
un
d
w
h
e
n
c
h
e
c
k
i
n
g
t
h
e
s
e
c
ur
i
t
y
c
o
n
d
i
t
i
o
n
o
f
a
s
y
s
t
e
m
.
T
h
e
s
e
t
y
p
e
s
o
f
m
a
l
wa
r
e
i
n
c
l
ude
b
a
c
kdo
o
r
s
,
b
ot
n
e
t
s
,
d
o
wnl
o
a
de
r
s
,
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
-
s
t
e
a
l
i
ng
m
a
l
wa
r
e
,
l
a
u
n
c
h
e
r
s
,
r
oot
ki
t
s
,
s
c
a
r
e
wa
r
e
,
s
pa
m
-
s
e
n
d
i
ng
m
a
lwa
r
e
,
a
n
d
wo
r
m
s
o
r
vi
r
u
s
e
s
[
5]
.
A
t
t
a
c
ks
o
n
a
s
y
s
t
e
m
a
r
e
us
ua
l
ly
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
by
h
a
c
ke
r
s
by
p
e
r
f
o
r
m
i
ng
S
QL
i
nj
e
c
t
i
o
n
s
o
r
hi
j
a
c
k
i
ng
s
e
s
s
i
o
n
s
f
r
o
m
t
h
e
de
s
t
i
n
a
t
i
o
n
o
pe
r
a
t
i
n
g
s
y
s
t
e
m
.
I
t
a
i
m
s
to
t
a
ke
o
v
e
r
t
h
e
t
a
r
ge
t
e
d
s
y
s
t
e
m
.
T
h
e
t
y
pe
o
f
a
tt
a
c
ks
i
n
s
o
c
i
a
l
e
n
g
i
ne
e
r
i
n
g
a
tt
a
c
ks
t
h
a
t
a
r
e
wi
de
ly
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
i
s
p
hi
s
hi
ng.
P
hi
s
hi
ng
i
s
do
n
e
t
o
t
a
ke
s
o
m
e
o
n
e
'
s
pe
r
s
o
n
a
l
da
t
a
by
c
r
e
a
t
i
ng
a
f
a
k
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
14
,
N
o.
3
,
De
c
e
m
be
r
20
25
:
923
-
932
924
we
bs
i
t
e
o
r
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
t
h
a
t
r
e
qui
r
e
s
t
h
e
t
a
r
ge
t
e
d
vi
c
t
i
m
s
t
o
f
i
ll
o
ut
a
f
o
r
m
to
ge
t
s
o
m
e
t
hi
ng
f
a
ke
[
6]
.
C
o
m
put
e
r
n
e
t
wo
r
k
s
e
c
ur
i
t
y
c
a
n
be
de
s
i
g
n
e
d
e
i
t
h
e
r
by
upda
t
i
n
g
s
o
f
t
wa
r
e
a
n
d
ha
r
dwa
r
e
,
o
r
by
us
i
ng
a
dd
i
t
i
o
n
a
l
o
r
de
f
a
u
l
t
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
ns
c
o
n
t
a
i
n
e
d
i
n
a
n
o
pe
r
a
t
i
n
g
s
y
s
t
e
m
.
On
e
o
f
t
h
e
m
i
s
a
f
i
r
e
wa
ll
.
F
i
r
e
wa
ll
s
a
r
e
de
s
i
g
n
e
d
to
bl
o
c
k
il
l
e
ga
l
f
il
e
s
,
wh
e
r
e
t
h
e
s
e
f
il
e
s
ge
n
e
r
a
ll
y
c
o
m
e
f
r
o
m
t
h
e
i
n
t
e
r
n
e
t
.
F
i
r
e
wa
ll
s
a
r
e
d
i
vi
de
d
i
n
t
o
2,
w
hi
c
h
a
r
e
s
o
f
t
wa
r
e
f
i
r
e
wa
ll
s
a
n
d
h
a
r
dwa
r
e
f
i
r
e
wa
ll
s
.
S
o
f
t
wa
r
e
f
i
r
e
wa
ll
i
s
a
n
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
t
h
a
t
r
un
s
o
n
a
c
o
m
put
e
r
,
e
i
t
h
e
r
vi
s
i
b
l
e
o
r
i
nvi
s
i
b
l
e
(
i
n
t
h
e
b
a
c
kgr
o
un
d)
.
A
n
e
xa
m
p
l
e
i
s
a
n
a
n
t
i
vi
r
us
a
pp
li
c
a
t
i
o
n
,
whil
e
h
a
r
dwa
r
e
f
i
r
e
wa
l
l
s
a
r
e
us
ua
l
ly
i
n
t
h
e
f
o
r
m
o
f
e
l
e
c
t
r
o
ni
c
o
bj
e
c
t
s
i
n
s
t
a
l
l
e
d
o
n
a
n
e
t
w
o
r
k.
I
n
f
a
c
t
,
h
a
r
dwa
r
e
f
i
r
e
wa
ll
s
a
r
e
t
h
e
s
a
m
e
a
s
s
o
f
t
wa
r
e
f
i
r
e
wa
ll
s
,
b
ut
t
h
e
pr
ot
e
c
t
i
o
n
i
s
m
o
r
e
c
e
n
t
r
a
l
o
r
c
e
n
t
r
a
l
i
z
e
d
[
7]
.
On
e
e
x
a
m
p
l
e
o
f
m
a
l
wa
r
e
i
s
S
h
e
ll
c
o
de
.
S
h
e
l
l
c
o
de
i
s
a
pr
o
gr
a
m
t
h
a
t
pr
o
vi
de
s
a
gu
i
de
t
h
a
t
i
s
e
n
t
e
r
e
d
a
n
d
w
il
l
b
e
e
x
e
c
ut
e
d
by
t
he
pr
o
g
r
a
m
i
t
s
e
lf
.
T
h
e
us
e
o
f
s
h
e
ll
c
o
de
i
s
us
ua
ll
y
to
m
a
ni
pu
l
a
t
e
pr
o
gr
a
m
c
o
de
a
n
d
f
u
n
c
t
i
o
n
s
o
f
a
pr
o
g
r
a
m
,
whi
c
h
i
s
c
o
m
po
s
e
d
o
f
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
o
f
h
e
xa
de
c
im
a
l
c
o
de
wr
i
t
t
e
n
us
i
n
g
a
s
s
e
m
b
ly
pr
o
g
r
a
m
mi
ng
l
a
n
gua
ge
s
.
S
h
e
l
l
c
o
de
i
t
s
e
l
f
i
s
pr
o
duc
e
d
n
o
t
o
nl
y
w
i
t
h
a
hi
g
h
-
l
e
v
e
l
pr
o
gr
a
m
mi
ng
l
a
n
g
ua
ge
,
b
ut
a
l
s
o
n
e
e
ds
t
o
c
o
n
s
i
de
r
s
e
v
e
r
a
l
t
hi
ngs
t
h
a
t
c
a
n
i
n
t
e
r
f
e
r
e
w
i
t
h
t
h
e
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
s
h
e
ll
c
o
de
be
c
a
us
e
t
h
e
e
f
f
e
c
t
s
e
v
e
n
c
a
n
s
t
o
p
t
h
e
wor
k
o
f
t
h
e
s
he
l
l
c
o
de
.
T
h
e
e
xi
s
t
e
n
c
e
o
f
goo
d
s
h
e
ll
c
o
de
c
a
n
a
l
s
o
pr
o
vi
de
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
f
r
o
m
s
h
e
ll
c
o
de
i
n
e
x
e
c
ut
i
n
g
c
l
e
a
nly
.
S
h
e
ll
c
o
de
i
s
de
ve
l
o
pe
d
w
i
t
h
a
l
o
t
o
f
too
l
s
t
h
a
t
h
a
v
e
t
h
e
i
r
o
wn
f
u
n
c
t
i
o
n
s
.
T
h
e
f
u
n
c
t
i
o
n
s
o
f
t
h
e
too
l
s
a
r
e
f
o
r
de
v
e
l
o
p
i
n
g
S
h
e
ll
c
o
de
t
h
a
t
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
too
l
s
f
o
r
wr
i
t
i
n
g
c
o
de
,
c
o
m
p
il
i
ng
c
o
de
,
c
o
n
ve
r
t
i
n
g,
t
e
s
ti
ng,
a
n
d
de
b
ugg
i
ng
S
h
e
ll
c
o
de
.
S
o
m
e
o
f
t
h
e
s
e
too
l
s
c
a
n
f
a
c
il
i
t
a
t
e
t
h
e
f
o
r
m
a
t
i
o
n
o
r
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
s
h
e
ll
c
o
de
.
S
o
m
e
o
f
t
h
e
too
l
s
us
e
d
t
o
f
o
r
m
S
he
l
l
c
o
de
a
r
e
N
A
S
M
,
GD
B
,
Obj
Du
m
p,
K
t
r
a
c
e
,
S
t
r
a
c
e
,
R
e
a
de
l
f
.
N
A
S
M
i
s
a
de
vi
c
e
c
o
n
s
i
s
t
i
n
g
o
f
a
n
a
s
s
e
m
b
l
e
r
c
a
ll
e
d
N
A
S
M
a
n
d
a
d
i
s
a
s
s
e
m
b
l
e
r
c
a
ll
e
d
ND
I
S
AM
[
8]
.
I
n
s
i
de
th
e
S
h
e
l
l
c
o
d
e
th
e
r
e
a
r
e
s
e
v
e
r
a
l
f
un
c
t
i
o
n
s
c
a
l
l
e
d
r
oot
s
h
e
l
l
.
I
t
w
a
s
t
h
e
m
o
s
t
wi
de
l
y
us
e
d
b
e
f
or
e
s
o
m
e
f
u
r
t
h
e
r
d
e
v
e
l
opm
e
n
t
[
9
]
.
S
h
e
l
l
c
ode
w
i
l
l
e
x
e
c
u
te
i
t
s
p
r
og
r
a
m
i
n
to
th
e
d
e
s
t
i
n
a
t
i
o
n
h
a
r
dw
a
r
e
wh
e
r
e
i
t
w
i
ll
m
a
ni
pul
a
t
e
th
e
de
s
t
i
n
a
t
i
o
n
h
a
r
d
wa
r
e
p
r
og
r
a
m
.
T
hi
s
i
s
r
e
f
e
r
r
e
d
to
a
s
a
s
y
s
te
m
c
a
l
l
o
r
s
y
s
c
a
l
l
.
S
y
s
c
a
l
l
i
s
a
f
un
c
t
i
o
n
th
a
t
pl
a
y
s
a
l
ot
o
f
r
o
l
e
s
t
h
a
t
c
a
n
gi
v
e
pe
r
m
i
s
s
i
o
n
f
or
s
e
n
d
e
r
s
to
g
a
i
n
a
c
c
e
s
s
to
on
e
de
s
t
i
n
a
t
i
o
n
op
e
r
a
t
i
n
g
s
y
s
t
e
m
,
s
uc
h
a
s
g
e
tt
i
n
g
i
n
pu
t
a
n
d
ou
tp
u
t,
m
a
n
i
pu
l
a
t
i
n
g
p
r
o
c
e
s
s
e
s
t
h
a
t
a
r
e
b
e
i
n
g
r
un
,
a
n
d
e
v
e
n
e
x
e
c
u
t
i
n
g
bi
n
a
r
y
f
i
l
e
s
.
I
n
a
ddi
t
i
o
n
,
s
y
s
c
a
l
l
s
c
a
n
a
l
s
o
p
r
o
vi
de
a
c
c
e
s
s
i
n
to
de
s
ti
n
a
t
i
o
n
c
o
m
pu
te
r
s
tr
u
c
tu
r
e
s
,
s
uc
h
a
s
th
e
ke
r
n
e
l
,
whi
c
h
c
a
n
p
r
o
v
i
de
a
c
c
e
s
s
to
m
a
ni
pul
a
t
e
l
owe
r
-
l
e
v
e
l
f
un
c
t
i
o
n
s
s
uc
h
a
s
vi
e
w
i
n
g
a
n
d
c
h
a
n
g
i
n
g
s
y
s
te
m
f
i
l
e
s
.
T
h
e
t
r
e
n
d
o
f
us
i
ng
S
h
e
ll
c
o
de
h
a
s
s
t
a
r
t
e
d
to
i
n
c
r
e
a
s
e
i
n
r
e
c
e
n
t
y
e
a
r
s
.
S
he
l
l
c
o
de
c
a
n
b
e
us
e
d
t
o
pe
r
f
o
r
m
i
ll
e
ga
l
a
c
t
i
vi
t
i
e
s
o
r
ot
h
e
r
h
a
c
k
i
n
g
a
ut
o
m
a
t
i
c
a
ll
y
s
uc
h
a
s
d
i
s
t
r
i
b
ut
e
d
de
ni
a
l
o
f
s
e
r
vi
c
e
(
DD
o
S
)
o
r
da
t
a
t
h
e
f
t
,
to
m
a
ke
da
m
a
ge
to
t
h
e
s
y
s
t
e
m
[
10]
.
S
h
e
l
l
c
o
de
h
a
s
t
h
e
a
dv
a
n
t
a
ge
t
h
a
t
i
t
c
a
n
b
e
d
o
wnl
o
a
de
d,
e
x
t
r
a
c
t
e
d,
a
n
d
e
x
e
c
ut
e
d
f
r
o
m
m
a
l
wa
r
e
a
ut
o
m
a
t
i
c
a
ll
y
.
R
e
s
e
a
r
c
h
c
o
n
duc
t
e
d
by
[
11]
de
ve
l
o
pe
d
a
"
r
e
m
o
t
e
e
x
p
l
o
i
t
"
c
a
l
l
e
d
S
h
e
ll
S
wa
p.
T
h
e
s
y
s
t
e
m
i
s
a
bl
e
to
m
i
nim
i
z
e
t
h
e
pr
o
bl
e
m
s
o
f
s
h
e
ll
c
o
de
t
r
a
n
s
p
l
a
n
t
,
wh
e
r
e
o
n
e
o
f
t
h
e
m
i
s
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
s
h
e
ll
c
o
de
tr
a
n
s
p
l
a
n
t
,
whi
c
h
c
a
n
o
nl
y
u
s
e
1
t
y
pe
o
f
s
h
e
ll
c
o
de
f
o
r
c
o
n
t
i
n
uo
us
a
tt
a
c
ks
.
T
h
e
p
r
op
os
e
d
S
h
e
l
l
S
wa
p
m
e
t
h
od
i
s
a
bl
e
to
c
r
e
a
t
e
88
%
o
f
t
h
e
e
x
pl
o
i
t
s
us
e
d
.
I
n
a
ddi
t
i
o
n
,
a
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
n
du
c
ted
by
[
1
2
]
de
v
e
l
o
pe
d
a
m
e
t
h
o
d
o
f
pr
e
v
e
n
t
i
n
g
t
h
e
a
c
t
i
vi
t
y
o
f
S
h
e
ll
c
o
de
c
a
l
l
e
d
E
A
F
gua
r
d
dr
i
v
e
r
.
T
hi
s
m
e
t
h
o
d
pr
o
duc
e
s
e
x
c
e
l
l
e
n
t
pr
e
v
e
n
t
i
o
n
b
e
c
a
us
e
i
t
c
a
n
pr
e
v
e
n
t
up
to
t
h
e
"
b
a
c
k
r
o
w"
o
f
c
o
m
put
e
r
s
a
ga
i
ns
t
s
h
e
l
l
c
o
de
.
T
h
e
n
,
a
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
n
duc
t
e
d
by
[
13]
us
e
d
s
upe
r
vi
s
e
d
m
a
c
hin
e
l
e
a
r
ni
ng
pr
o
duc
e
s
a
g
oo
d
l
e
v
e
l
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
f
o
r
m
a
l
wa
r
e
de
t
e
c
t
i
o
n
w
i
t
h
m
o
r
e
e
f
f
i
c
i
e
n
t
i
n
m
e
m
o
r
y
us
a
ge
.
T
hi
s
s
t
ud
y
us
e
s
UN
S
W
_N
B
15
da
t
a
s
e
t
b
e
c
a
us
e
th
e
da
t
a
s
e
t
c
o
n
t
a
i
ns
da
t
a
o
n
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
a
tt
a
c
ks
us
i
n
g
v
a
r
i
o
us
t
y
pe
s
o
f
a
tt
a
c
ks
,
o
n
e
o
f
whi
c
h
i
s
S
h
e
ll
c
o
de
.
A
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
n
duc
t
e
d
by
[
14]
us
e
d
c
o
r
r
e
n
t
r
o
py
v
a
r
i
a
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
que
s
r
e
s
u
l
t
e
d
i
n
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
r
a
t
e
o
f
t
h
e
t
e
c
hni
que
i
n
de
t
e
c
t
i
n
g
S
h
e
ll
c
o
de
a
tt
a
c
ks
o
f
65.
76%
.
I
n
a
dd
i
t
i
o
n
,
a
s
t
udy
c
o
n
duc
t
e
d
by
[
15]
us
e
d
t
h
e
b
e
t
a
m
i
x
t
ur
e
m
o
de
l
s
(
B
M
M
-
A
DS)
a
n
d
o
u
t
l
i
e
r
de
t
e
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
to
de
t
e
c
t
a
n
o
m
a
l
i
e
s
i
n
t
h
e
s
y
s
t
e
m
.
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
a
l
s
o
us
e
d
UN
S
W
_NB
15
da
t
a
s
e
t
.
T
h
e
s
t
udy
s
h
o
we
d
t
h
a
t
t
h
e
B
M
M
-
A
DS
m
e
t
h
o
d
h
a
s
a
hi
g
h
e
r
de
t
e
c
t
i
o
n
r
a
t
e
a
n
d
h
a
s
a
l
o
w
f
a
l
s
e
a
l
a
r
m
r
a
t
e
.
T
h
e
r
e
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
n
duc
t
e
d
by
[
16]
wh
e
r
e
t
h
e
y
u
s
e
t
h
e
s
h
e
ll
c
o
de
e
m
u
l
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
b
a
s
e
d
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
v
a
l
ue
s
.
T
h
e
y
a
i
m
i
s
to
ge
t
a
m
o
de
l
t
h
a
t
c
a
n
i
d
e
n
t
i
f
y
i
m
po
r
t
a
n
t
n
ot
i
f
i
c
a
t
i
o
ns
t
h
a
t
c
a
n
pr
o
vi
de
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
a
b
o
ut
s
e
c
ur
i
t
y
p
r
o
bl
e
m
s
i
n
t
h
e
s
y
s
t
e
m
a
ut
o
m
a
t
i
c
a
ll
y
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
t
hi
s
s
t
ud
y
a
r
e
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
l
e
v
e
l
s
o
b
t
a
i
n
e
d,
w
hi
c
h
a
r
e
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
l
y
60%
o
f
r
e
m
o
t
e
S
h
e
l
l
c
o
de
s
de
t
e
c
t
e
d
.
W
e
f
o
c
us
o
n
bi
n
a
r
y
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
S
h
e
ll
c
o
de
a
tt
a
c
ks
t
a
ke
n
f
r
o
m
t
h
e
UN
S
W
_NB
15
da
t
a
s
e
t
.
T
hi
s
s
t
udy
a
pp
li
e
s
bi
na
r
y
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
b
e
c
a
u
s
e
t
h
e
da
t
a
s
e
t
h
a
s
2
t
y
pe
s
,
n
a
m
e
ly
s
h
e
ll
c
o
de
a
tt
a
c
k
a
n
d
n
o
n
-
s
h
e
ll
c
o
de
a
tt
a
c
k
.
T
h
e
t
y
pe
o
f
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
us
e
d
i
s
s
upe
r
vi
s
e
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g.
T
h
e
t
e
r
m
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
nin
g
r
e
f
e
r
s
to
t
h
e
a
uto
m
a
t
i
c
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
m
e
a
ni
ng
f
u
l
pa
t
t
e
r
n
s
i
n
da
t
a
.
I
n
r
e
c
e
n
t
de
c
a
de
s
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g
ha
s
be
c
o
m
e
a
c
o
m
m
o
n
t
oo
l
i
n
a
l
m
o
s
t
a
l
l
t
a
s
ks
t
h
a
t
r
e
qu
i
r
e
e
xt
r
a
c
t
i
n
g
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
f
r
o
m
l
a
r
ge
da
t
a
s
e
t
s
[
17]
.
M
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
ll
o
ws
c
o
m
put
e
r
s
to
s
i
m
u
l
a
t
e
h
u
m
a
n
a
c
t
i
vi
t
i
e
s
,
i
de
n
t
i
f
y
,
a
n
d
ga
i
n
k
n
o
w
l
e
dge
f
r
o
m
t
h
e
r
e
a
l
wo
r
l
d
to
im
pr
o
v
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
c
o
m
p
l
e
t
i
n
g
s
o
m
e
t
a
s
ks
t
ha
t
a
r
e
di
f
f
i
c
u
l
t
f
o
r
h
u
m
a
ns
t
o
d
o
[
18]
.
R
e
s
e
a
r
c
h
c
o
n
duc
t
e
d
by
[
19]
us
e
d
s
e
v
e
r
a
l
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
to
pe
r
f
o
r
m
bi
na
r
y
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
-
b
a
s
e
d
a
n
d
mu
l
t
i
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
b
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
s
h
o
we
d
t
h
a
t
bi
n
a
r
y
-
b
a
s
e
d
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
pr
o
duc
e
s
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
s
o
f
99.
17%
to
99
.
65%
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
She
ll
c
ode
c
las
s
if
ication
analys
is
w
it
h
binar
y
c
las
s
i
f
ication
-
bas
e
d
mac
hine
…
(
J
ak
a
N
auf
al
Se
me
ndaw
ai
)
925
I
n
a
dd
i
t
i
o
n
,
a
n
o
t
h
e
r
bi
n
a
r
y
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
i
s
t
h
e
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
.
De
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
a
l
go
r
i
t
hm
s
a
r
e
c
o
m
m
o
nly
us
e
d
t
o
pr
e
di
c
t
,
b
ut
c
a
n
a
l
s
o
b
e
us
e
d
t
o
c
l
a
s
s
if
y
e
xi
s
t
i
n
g
da
t
a
.
De
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
a
r
e
s
h
a
p
e
d
l
ike
t
r
e
e
s
,
whi
c
h
h
a
v
e
b
r
a
n
c
he
s
t
h
a
t
c
o
n
t
a
i
n
da
t
a
t
h
a
t
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
s
.
T
h
e
b
r
a
nc
h
e
s
t
h
a
t
a
r
e
i
ns
i
de
t
h
e
de
c
i
s
i
o
n
tr
e
e
a
r
e
r
e
f
e
r
r
e
d
to
a
s
n
o
d
e
s
.
N
od
e
s
h
a
v
e
s
e
v
e
r
a
l
t
y
p
e
s
s
uc
h
a
s
de
c
i
s
i
o
n
n
o
d
e
s
or
r
oot
n
od
e
s
a
n
d
l
e
a
f
n
od
e
s
[
17
]
.
R
e
s
e
a
r
c
h
wa
s
c
o
n
duc
t
e
d
by
[
20]
,
i
n
w
hi
c
h
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
us
e
d
t
h
e
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
m
o
de
l
a
n
d
K
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
hb
o
r
s
(
K
NN
)
to
de
t
e
c
t
m
a
l
wa
r
e
.
T
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
us
e
d
t
h
e
UQ
-
NI
DS
-
V2
da
t
a
s
e
t
.
I
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t,
th
e
r
e
i
s
a
s
he
l
l
c
o
de
a
tt
a
c
k.
T
h
e
s
t
udy
r
e
s
u
l
t
s
s
h
o
w
t
h
a
t
us
i
ng
t
h
e
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
m
o
de
l
c
a
nn
o
t
de
t
e
c
t
s
h
e
ll
c
o
de
a
tt
a
c
ks
.
T
hi
s
c
a
n
be
s
e
e
n
f
r
o
m
t
h
e
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
,
a
n
d
F
1
s
c
o
r
e
,
whi
c
h
i
s
0%
.
H
o
we
v
e
r
,
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
i
n
de
t
e
c
t
i
n
g
a
l
l
t
y
pe
s
o
f
m
a
l
w
a
r
e
i
s
98.
78%
.
T
h
e
n
,
s
h
e
ll
c
o
de
de
t
e
c
t
i
o
n
i
s
a
l
s
o
n
ot
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
t
h
e
K
NN
m
o
de
l
.
Th
i
s
c
a
n
a
l
s
o
b
e
s
e
e
n
f
r
o
m
t
h
e
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
s
e
ns
i
t
i
vi
t
y
,
a
n
d
F
1
S
c
or
e
,
whi
c
h
i
s
0%
.
T
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
in
de
t
e
c
t
i
n
g
m
a
l
wa
r
e
t
y
pe
s
i
s
98.
16%
.
T
h
e
n
e
x
t
s
upe
r
vi
s
e
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
is
Na
ï
ve
B
a
y
e
s
c
l
a
s
s
if
i
e
r
w
hi
c
h
c
a
n
o
nly
be
us
e
d
f
o
r
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
[
18]
.
B
ut
t
hi
s
a
l
go
r
i
t
hm
i
s
not
r
e
c
o
m
m
e
n
d
e
d
b
e
c
a
us
e
i
t
i
s
n
o
t
a
s
a
c
c
ur
a
t
e
a
s
ot
h
e
r
a
l
go
r
i
t
hm
i
c
m
o
de
l
s
,
a
l
t
h
o
ugh
t
hi
s
t
y
pe
o
f
a
l
go
r
i
t
h
m
i
s
go
o
d
f
o
r
v
e
r
y
l
a
r
ge
da
t
a
s
e
t
s
a
n
d
da
t
a
di
m
e
ns
io
n
s
.
T
h
e
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
i
s
a
l
s
o
a
s
upe
r
vi
s
e
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
,
whi
c
h
i
s
v
e
r
y
f
a
s
t
i
n
da
t
a
pr
o
c
e
s
s
i
n
g,
be
c
a
us
e
i
t
do
e
s
n
ot
s
c
a
l
e
t
h
e
da
t
a
[
18]
.
T
hi
s
a
l
go
r
i
t
hm
m
o
de
l
c
a
n
be
vi
s
ua
li
z
e
d
a
s
we
l
l
a
s
c
a
n
b
e
e
x
p
l
a
i
ne
d
e
a
s
i
ly
.
T
h
e
Na
ï
v
e
B
a
y
e
s
m
o
de
l
i
s
a
l
s
o
us
e
d
i
n
a
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
n
d
uc
t
e
d
by
[
21]
whe
r
e
i
n
t
h
e
s
t
ud
y
;
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
u
s
e
d
t
hi
s
m
o
de
l
t
o
p
r
e
di
c
t
t
h
e
C
OV
I
D
-
19
pa
n
de
m
i
c
s
i
t
ua
t
i
o
n
.
T
h
e
m
o
de
l
i
s
us
e
d
to
i
nc
r
e
a
s
e
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
o
f
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
.
Na
i
v
e
B
a
y
e
s
m
o
de
l
s
h
a
v
e
b
e
t
t
e
r
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
c
o
m
pa
r
e
d
to
ot
h
e
r
m
o
de
l
s
.
S
upe
r
vi
s
e
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
i
s
a
l
s
o
us
e
d
i
n
a
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
n
duc
t
e
d
by
[
22]
wh
e
r
e
i
n
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
t
h
e
poten
t
i
a
l
o
f
s
upe
r
vi
s
e
d
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
-
b
a
s
e
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
e
t
h
o
ds
i
n
im
pr
o
vi
n
g
n
e
t
wo
r
k
i
nf
r
a
s
t
r
uc
t
ur
e
s
e
c
ur
i
t
y
.
T
he
r
o
b
us
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
a
c
c
o
m
pa
ni
e
d
by
i
n
-
d
e
pt
h
pr
a
c
t
i
c
a
l
c
o
n
s
i
de
r
a
t
i
o
n
s
,
m
a
ke
s
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
c
o
n
tr
i
b
ut
i
o
n
t
o
t
h
e
b
r
o
a
de
r
di
s
c
u
s
s
i
o
n
o
n
t
h
e
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
o
f
a
dv
a
n
c
e
d
t
e
c
hn
o
l
o
g
i
e
s
f
o
r
e
f
f
e
c
t
i
v
e
t
h
r
e
a
t
de
t
e
c
t
i
o
n
a
n
d
i
n
f
r
a
s
t
r
uc
t
ur
e
p
r
ot
e
c
t
i
o
n
.
I
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
,
we
us
e
t
h
r
e
e
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
,
n
a
m
e
ly
KN
N,
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
,
a
n
d
Na
ï
v
e
B
a
y
e
s
m
o
de
l
s
t
ha
t
a
r
e
a
bl
e
to
pe
r
f
o
r
m
bi
na
r
y
-
b
a
s
e
d
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
.
T
h
e
n
,
t
h
e
t
h
r
e
e
m
o
de
l
s
a
r
e
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
e
d
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
,
F
1
-
s
c
o
r
e
,
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
a
n
d
r
e
c
a
l
l
v
a
l
ue
s
a
r
e
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
a
n
d
a
na
l
y
z
e
d.
I
n
t
h
e
K
N
N
a
n
d
t
h
e
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
m
o
de
l
s
,
t
w
o
t
y
pe
s
o
f
t
e
s
t
i
n
g
’
s
,
i
.
e
.
:
s
c
a
li
ng
d
a
t
a
a
n
d
f
i
xe
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
o
n
da
t
a
a
r
e
u
s
e
d.
T
h
e
s
c
a
li
ng
da
t
a
or
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
a
r
e
e
i
t
h
e
r
,
o
nl
y
us
e
d
o
n
t
h
e
da
t
a
o
r
n
ot
us
e
d
a
t
a
l
l
.
As
f
o
r
th
e
Na
ï
v
e
B
a
y
e
s
m
o
de
l
v
a
r
i
e
d
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
c
o
m
p
a
r
i
s
o
n
a
r
e
a
pp
l
i
e
d.
2.
M
E
T
HO
D
T
hi
s
s
t
ud
y
i
nve
s
t
i
ga
t
e
s
S
h
e
ll
c
o
de
a
tt
a
c
ks
us
i
ng
bi
na
r
y
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
t
o
s
e
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
K
NN
,
de
c
i
s
i
o
n
tr
e
e
a
n
d
Na
ï
v
e
B
a
y
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
i
n
de
t
e
c
t
i
n
g
s
he
l
l
c
o
de
a
tt
a
c
ks
.
T
h
e
da
t
a
us
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
udy
w
a
s
t
a
ke
n
f
r
o
m
t
h
e
UN
S
W
_N
B
15
da
t
a
s
e
t
,
wh
e
r
e
t
h
e
r
e
a
r
e
m
a
ny
r
e
s
e
a
r
c
h
wo
r
ks
h
a
ve
a
l
r
e
a
d
y
b
e
e
n
c
a
r
r
i
e
d
o
ut
o
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
wi
t
h
a
t
y
pe
o
f
s
h
e
l
l
c
o
de
a
t
t
a
c
k
.
T
h
e
r
a
t
i
o
na
l
b
e
hi
nd
t
h
e
o
f
us
e
o
f
t
h
e
UN
S
W
-
NB
15
da
t
a
s
e
t
i
s
b
e
c
a
u
s
e
i
t
ha
s
c
ur
r
e
n
t
,
l
o
g
i
c
a
l
,
a
n
d
f
e
a
t
ur
e
s
da
t
a
f
r
o
m
e
a
c
h
a
t
t
a
c
k
t
h
a
t
c
a
n
pr
o
vi
de
a
c
c
e
s
s
to
a
n
a
l
y
z
e
e
a
c
h
a
t
t
a
c
k
t
e
c
h
ni
que
[
23]
.
T
h
e
s
t
e
ps
to
b
e
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
i
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
a
r
e
a
s
f
o
l
l
o
ws
.
a)
C
r
e
a
t
e
a
n
e
w
da
t
a
s
e
t
by
f
il
t
e
r
i
n
g
t
h
e
t
y
p
e
o
f
S
h
e
ll
c
o
de
a
n
d
n
o
n
-
S
h
e
ll
c
o
de
a
tt
a
c
k
f
r
o
m
t
h
e
da
t
a
s
e
t.
b)
L
a
b
e
l
t
h
e
r
e
c
o
r
ds
by
us
i
ng
l
a
b
e
l
s
0
a
n
d
1,
wh
e
r
e
l
a
b
e
l
0
i
s
f
o
r
n
o
n
-
S
h
e
l
l
c
o
de
a
tt
a
c
ks
a
n
d
l
a
b
e
l
1
i
s
f
o
r
S
h
e
ll
c
o
de
a
tt
a
c
k
t
y
pe
s
.
c)
S
p
l
i
t
t
h
e
da
t
a
f
o
r
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
s
e
t
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
s
e
t.
d)
T
e
s
t
i
n
g
t
h
e
da
t
a
us
i
n
g
K
NN
,
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
,
a
n
d
Na
ï
v
e
B
a
y
e
s
m
o
de
l
s.
e)
C
o
m
pa
r
e
t
h
e
K
NN
,
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
a
n
d
Na
ï
v
e
B
a
ye
s
c
l
a
s
s
if
i
e
r
s
’
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
s
o
n
de
t
e
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
n
o
n
-
S
he
l
l
c
o
de
a
tt
a
c
ks
v
s
.
S
h
e
ll
c
o
de
a
tt
a
c
k.
f)
An
a
ly
z
e
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
t
h
a
t
h
a
ve
b
e
e
n
o
b
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
th
e
e
x
pe
r
im
e
n
t
.
2.
1.
P
r
e
p
r
oc
e
s
s
in
g
d
at
a
B
e
f
o
r
e
we
t
e
s
t
t
h
e
da
t
a
,
we
f
i
r
s
t
pe
r
f
o
r
m
da
t
a
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g.
Af
t
e
r
we
got
t
h
e
C
S
V
f
il
e
o
f
UN
S
W
_N
B
15
da
t
a
s
e
t,
we
pe
r
f
o
r
m
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
us
i
n
g
t
h
e
e
x
p
l
o
r
a
to
r
y
da
t
a
a
n
a
ly
s
i
s
(
E
DA
)
m
e
t
h
o
d.
T
h
e
n
,
we
c
r
e
a
t
e
d
a
n
e
w
C
S
V
f
il
e
c
o
n
t
a
i
ni
ng
da
t
a
w
i
t
h
t
h
e
s
e
l
e
c
t
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
f
r
o
m
t
h
e
E
D
A
m
e
t
h
o
d.
Af
t
e
r
t
h
a
t
,
we
s
c
a
l
e
d
t
h
e
da
t
a
f
o
r
s
o
m
e
t
e
s
t
s
us
i
n
g
S
t
a
n
da
r
dS
c
a
l
e
r
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
e
d
da
t
a
s
e
t
t
i
s
r
e
a
d
y
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
pur
po
s
e
.
T
h
e
f
l
o
w
o
f
t
h
e
da
t
a
pr
e
p
r
o
c
e
s
s
i
ng
i
s
s
h
o
wn
i
n
F
i
g
ur
e
1.
2.
2.
Re
s
e
ar
c
h
wo
r
k
wo
r
k
f
l
ow
I
n
t
h
e
e
a
r
l
y
s
t
e
p
s
o
f
t
h
e
s
t
udy
,
t
h
e
a
ut
h
o
r
s
c
o
n
duc
t
e
d
a
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
s
t
udy
to
l
o
o
k
f
o
r
s
o
m
e
pr
e
vi
o
us
r
e
s
e
a
r
c
h
e
s
t
h
a
t
s
uppo
r
t
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
.
T
h
e
n
,
s
e
v
e
r
a
l
pu
bli
c
ly
a
v
a
il
a
bl
e
da
t
a
s
e
t
s
a
r
e
i
nv
e
s
t
i
g
a
t
e
d
f
o
r
de
t
e
r
m
i
n
i
ng
t
h
e
m
o
s
t
s
u
i
t
a
bl
e
da
t
a
s
e
t
b
a
s
e
d
on
t
h
e
r
e
qui
r
e
m
e
n
t
f
o
r
t
h
e
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
.
Af
t
e
r
a
c
a
r
e
f
u
l
i
nve
s
t
i
g
a
t
i
o
n
,
t
h
e
UN
S
W
_NB
15
da
t
a
s
e
t
i
s
s
e
l
e
c
t
e
d.
S
e
v
e
r
a
l
i
m
po
r
t
a
n
t
a
tt
r
i
b
ut
e
s
o
f
t
h
e
t
r
a
f
f
i
c
r
e
c
o
r
ds
i
n
t
h
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
14
,
N
o.
3
,
De
c
e
m
be
r
20
25
:
923
-
932
926
da
t
a
s
e
t
a
r
e
t
h
e
n
c
o
ns
i
de
r
e
d
a
s
f
e
a
t
ur
e
s
.
W
e
us
e
E
DA
m
e
t
h
o
d
to
s
e
l
e
c
t
t
h
e
b
e
s
t
f
e
a
t
ur
e
s
.
M
u
l
t
i
p
l
e
c
s
v
f
il
e
s
o
f
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
e
d
da
t
a
s
e
t
s
a
r
e
m
e
r
ge
d
i
n
t
o
o
n
e
c
s
v
f
il
e
.
F
o
r
s
o
m
e
t
e
s
t
s
,
we
s
c
a
l
e
d
t
h
e
da
t
a
u
s
i
n
g
t
h
e
S
t
a
n
da
r
dS
c
a
l
e
r
m
e
t
h
o
d.
Al
s
o
,
we
us
e
hy
pe
r
pa
r
a
met
e
r
t
uni
n
g
f
o
r
e
a
c
h
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
to
ge
t
a
g
oo
d
r
e
s
u
l
t
f
r
o
m
t
h
e
t
e
s
t
s
.
T
h
e
da
t
a
s
pl
i
t
t
i
n
g
f
o
r
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
pur
po
s
e
a
r
e
pe
r
f
o
r
m
e
d
us
i
n
g
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
li
b
r
a
r
i
e
s
a
v
a
il
a
bl
e
i
n
P
y
t
h
o
n
pr
o
gr
a
m
mi
ng
l
a
n
gu
a
ge
.
Ne
x
t
,
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
us
i
n
g
K
NN
,
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
a
n
d
Na
ï
ve
B
a
y
e
s
c
l
a
s
s
if
i
e
r
s
a
r
e
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
a
n
d
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
a
r
e
a
n
a
ly
z
e
d
f
ur
t
h
e
r
.
T
h
e
wo
r
kf
l
o
w
o
f
t
h
e
pr
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
d
i
s
il
l
us
t
r
a
t
e
d
i
n
F
i
gur
e
2.
F
i
gur
e
1.
P
r
e
p
r
o
c
e
s
s
i
ng
da
t
a
p
r
o
c
e
s
s
F
i
gur
e
2.
R
e
s
e
a
r
c
h
wo
r
kf
l
o
w
2.
3
.
F
e
at
u
r
e
s
e
l
e
c
t
ion
f
r
om
UN
S
W_NB
15
d
at
as
e
t
T
h
e
UN
S
W
_N
B
15
da
t
a
s
e
t
h
a
s
49
f
e
a
t
ur
e
s
a
l
o
n
g
w
i
t
h
t
h
e
i
r
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
f
u
n
c
t
i
o
ns
.
T
hi
s
f
e
a
t
ur
e
wa
s
o
b
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
pr
e
vi
o
u
s
s
t
udi
e
s
,
wh
e
r
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
pr
e
vi
o
us
ly
t
oo
k
t
h
e
da
t
a
us
i
n
g
t
h
e
T
c
pdu
m
p
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
to
s
e
e
t
h
e
t
r
a
f
f
i
c
t
h
a
t
o
c
c
ur
r
e
d
wh
e
n
t
h
e
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
wa
s
e
x
e
c
ut
e
d.
I
n
t
h
i
s
s
t
ud
y
,
t
h
e
a
u
t
h
o
r
s
o
n
ly
too
k
a
f
e
w
f
e
a
t
ur
e
s
t
h
a
t
a
r
e
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
t
h
e
us
e
i
n
th
e
e
x
p
e
r
i
m
e
n
t
s
i
n
o
r
de
r
to
ge
t
o
p
t
i
m
a
l
r
e
s
u
l
t
s
a
n
d
m
e
e
t
t
h
e
o
bj
e
c
t
i
v
e
o
f
t
hi
s
s
t
ud
y
.
W
e
us
e
E
D
A
m
e
t
h
o
d
to
o
b
t
a
i
n
be
s
t
f
e
a
t
ur
e
s
f
o
r
o
ur
r
e
s
e
a
r
c
h
.
T
a
bl
e
1
pr
o
vi
de
s
a
de
s
c
r
i
pt
i
o
n
o
f
t
h
e
s
e
l
e
c
t
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
.
T
a
bl
e
1.
F
e
a
t
ur
e
de
s
c
r
i
pt
i
o
n
s
o
f
UN
S
W
_N
B
15
da
tas
e
t
N
umbe
r
F
e
a
tu
r
e
T
y
p
e
D
e
s
c
r
ip
ti
o
n
1.
D
ur
F
lo
a
t
R
e
c
or
d t
o
ta
l
dur
a
ti
o
n
2.
S
b
y
t
e
s
I
nt
e
g
e
r
S
o
u
r
c
e
t
o
d
e
s
ti
na
ti
o
n t
r
a
ns
a
c
ti
o
n b
y
t
e
s
3.
D
b
y
t
e
s
I
nt
e
g
e
r
D
e
s
ti
na
ti
o
n
t
o
s
o
ur
c
e
t
r
a
ns
a
c
ti
o
n b
y
t
e
s
4.
S
lo
a
d
F
lo
a
t
S
o
u
r
c
e
bi
ts
p
e
r
s
e
c
o
nd
5.
S
me
a
n
z
I
nt
e
g
e
r
M
e
a
n of
th
e
f
l
o
w
pa
c
k
e
t
s
iz
e
t
r
a
ns
mi
tt
e
d b
y
t
h
e
s
o
ur
c
e
6.
D
me
a
nz
I
nt
e
g
e
r
M
e
a
n of
th
e
f
l
o
w
pa
c
k
e
t
s
iz
e
t
r
a
ns
mi
tt
e
d b
y
t
h
e
d
e
s
ti
na
ti
o
n
7.
S
ti
me
T
im
e
s
ta
mp
R
e
c
or
d s
ta
r
t
ti
me
8.
S
in
tp
kt
F
lo
a
t
T
C
P
c
o
nn
e
c
ti
o
n s
e
tu
p t
im
e
, t
h
e
t
i
me
b
e
tw
e
e
n t
he
S
Y
N
a
nd
th
e
S
Y
N
_A
C
K
pa
c
k
e
ts
9.
L
a
b
e
l
B
in
a
r
y
0 f
or
n
o
n
-
s
he
l
lc
o
d
e
a
nd 1
f
o
r
s
h
e
ll
c
o
de
r
e
c
or
ds
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
She
ll
c
ode
c
las
s
if
ication
analys
is
w
it
h
binar
y
c
las
s
i
f
ication
-
bas
e
d
mac
hine
…
(
J
ak
a
N
auf
al
Se
me
ndaw
ai
)
927
2.
4
.
K
NN
c
l
as
s
if
ie
r
m
od
e
l
T
h
e
K
NN
m
e
t
h
o
d
pe
r
f
o
r
m
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
b
a
s
e
d
o
n
l
e
a
r
ni
ng
by
a
n
a
l
o
g
y
.
T
h
e
K
NN
a
l
go
r
i
t
hm
c
a
n
f
i
nd
pa
tt
e
r
n
s
f
o
r
t
h
e
k
t
h
c
l
o
s
e
s
t
v
a
l
ue
.
T
h
e
k
v
a
l
u
e
s
a
r
e
t
h
e
k
n
e
i
g
hb
o
r
s
o
f
t
h
e
un
kn
o
w
n
s
a
m
p
l
e
v
a
l
ue
.
T
h
e
de
gr
e
e
o
f
"
c
l
o
s
e
n
e
s
s
"
i
s
de
s
c
r
i
be
d
i
n
t
e
r
m
s
o
f
E
uc
l
i
d
i
a
n
d
i
s
t
a
n
c
e
.
T
h
e
E
uc
l
i
d
i
a
n
d
i
s
t
a
n
c
e
i
s
t
h
e
d
i
s
t
a
nc
e
b
e
t
we
e
n
=
(
1
,
2
,
…
,
)
a
n
d
=
(
1
,
2
,
…
,
)
,
whi
c
h
w
il
l
b
e
wr
i
t
t
e
n
i
n
(
1)
[
24]
.
(
,
)
=
√
∑
(
−
)
2
=
1
(
1)
W
e
f
i
r
s
t
pe
r
f
o
r
m
e
d
t
h
e
r
e
s
a
m
p
l
i
ng
s
t
a
ge
,
us
i
n
g
t
he
o
v
e
r
s
a
m
p
li
ng
m
e
t
h
o
d
o
n
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
.
T
h
e
n
,
we
pe
r
f
o
r
m
e
d
4
d
if
f
e
r
e
n
t
t
e
s
t
i
n
gs
o
n
t
h
e
da
t
a
.
F
i
r
s
t
i
s
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
w
i
t
h
n
o
da
t
a
s
c
a
l
i
ng
a
n
d
hy
pe
r
p
a
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g.
S
e
c
o
n
d
i
s
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
by
s
c
a
l
i
ng
t
h
e
d
a
t
a
.
T
hi
r
d,
we
c
o
n
duc
t
e
d
t
e
s
t
i
n
g
by
p
e
r
f
o
r
m
i
ng
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g.
T
h
e
l
a
s
t
i
s
t
e
s
t
i
n
g
by
s
c
a
l
i
ng
t
h
e
da
ta
a
n
d
hy
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g.
T
h
e
n
,
we
us
e
th
e
K
NN
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
.
W
e
us
e
a
K
v
a
l
ue
o
f
1
to
10
f
o
r
tes
t
i
n
g
s
t
h
a
t
us
e
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g.
W
e
r
e
c
o
r
de
d
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
F
1
s
c
o
r
e
v
a
l
u
e
s
f
r
o
m
e
a
c
h
t
e
s
t
i
n
g.
I
n
a
dd
i
t
i
o
n
,
we
a
l
s
o
t
a
ke
da
t
a
o
n
t
h
e
K
v
a
l
u
e
t
h
a
t
pr
o
vi
de
s
th
e
b
e
s
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
t
h
a
t
pe
r
f
o
r
m
hy
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g.
2.
5
.
De
c
is
ion
t
r
e
e
c
l
as
s
if
ie
r
m
od
e
l
T
h
e
a
l
go
r
i
t
hm
,
a
t
y
pe
o
f
s
upe
r
vi
s
e
d
l
e
a
r
ni
ng
a
l
g
o
r
i
t
hm
,
i
s
c
o
m
m
o
nly
us
e
d
to
s
o
l
ve
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
pr
o
bl
e
m
s
,
a
l
t
h
o
ugh
i
t
c
a
n
a
l
s
o
b
e
a
pp
l
i
e
d
to
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
c
a
s
e
s
.
T
h
e
s
t
r
uc
t
ur
e
o
f
t
hi
s
a
l
go
r
i
t
hm
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
i
n
t
e
r
n
a
l
n
o
de
s
t
h
a
t
r
e
pr
e
s
e
n
t
t
h
e
b
r
a
n
c
h
s
t
r
uc
t
ur
e
a
n
d
da
t
a
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
a
n
d
l
e
a
f
n
o
de
s
t
h
a
t
s
h
o
w
t
h
e
f
in
a
l
r
e
s
u
l
t
o
f
t
h
e
de
c
i
s
i
o
n
-
m
a
k
i
ng
pr
o
c
e
s
s
.
I
n
a
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
,
t
h
e
r
e
a
r
e
t
w
o
m
a
i
n
t
y
pe
s
o
f
n
o
de
s
:
de
c
i
s
i
o
n
n
o
de
s
t
h
a
t
a
r
e
us
e
d
to
m
a
ke
de
c
i
s
i
o
n
s
a
n
d
h
a
v
e
m
u
l
t
i
p
l
e
b
r
a
n
c
he
s
,
a
n
d
l
e
a
f
n
o
de
s
t
h
a
t
a
r
e
t
h
e
r
e
s
ul
t
o
f
t
h
e
de
c
i
s
io
n
n
o
de
s
a
n
d
h
a
v
e
n
o
f
ur
t
h
e
r
b
r
a
nc
h
e
s
[
25
]
.
W
e
f
i
r
s
t
pe
r
f
or
m
e
d
t
h
e
r
e
s
a
m
p
l
i
n
g
s
ta
ge
,
us
i
n
g
t
h
e
ov
e
r
s
a
m
p
l
i
n
g
m
e
t
h
od
o
n
t
h
e
tes
t
i
n
g
da
ta
.
T
h
e
n
,
we
p
e
r
f
or
m
e
d
4
di
f
f
e
r
e
n
t
tes
t
i
n
gs
o
n
t
h
e
da
ta
.
F
i
r
s
t
i
s
th
e
tes
t
i
n
g
wi
t
h
n
o
da
ta
s
c
a
l
i
n
g
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
tu
ni
n
g.
S
e
c
o
n
d
i
s
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
by
s
c
a
l
i
n
g
t
h
e
da
ta
.
T
hi
r
d
,
we
c
o
n
du
c
ted
tes
t
i
n
g
by
p
e
r
f
or
m
i
n
g
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
tuni
n
g.
T
h
e
l
a
s
t
i
s
tes
t
i
n
g
by
s
c
a
l
i
n
g
th
e
da
ta
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
te
r
tun
i
n
g
.
T
h
e
n
,
we
us
e
d
e
c
i
s
i
o
n
tr
e
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
.
W
e
us
e
2
t
y
pe
s
o
f
c
r
i
t
e
r
i
o
n
,
n
a
m
e
l
y
e
n
tr
op
y
a
n
d
g
i
ni
.
W
e
r
e
c
o
r
d
e
d
t
h
e
a
c
c
u
r
a
c
y
a
n
d
F
1
s
c
or
e
v
a
l
ue
s
f
r
o
m
e
a
c
h
tes
t
i
n
g
.
2.
6
.
Naïve
B
aye
s
c
l
as
s
i
f
ie
r
m
od
e
l
T
h
e
Na
i
ve
B
a
y
e
s
a
l
go
r
i
t
hm
i
s
d
e
r
i
v
e
d
f
r
o
m
B
a
y
e
s
'
t
h
e
o
r
e
m
a
n
d
h
a
s
a
s
t
r
o
n
g
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
f
o
u
n
da
t
i
o
n
.
I
t
a
ppl
i
e
s
t
h
e
B
a
y
e
s
i
a
n
a
ppr
o
a
c
h
w
i
t
h
t
h
e
a
s
s
u
m
pt
i
o
n
t
h
a
t
e
a
c
h
a
tt
r
i
b
ut
e
o
r
f
e
a
t
ur
e
i
s
i
n
d
e
pe
n
d
e
n
t
o
f
e
a
c
h
ot
h
e
r
.
T
h
e
wor
ki
n
g
pr
i
n
c
i
p
l
e
o
f
t
h
e
Na
i
v
e
B
a
y
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
i
s
t
o
de
t
e
r
m
i
ne
t
h
e
po
s
t
e
r
i
o
r
pr
o
b
a
bil
i
t
y
by
c
a
l
c
u
l
a
t
i
n
g
i
t
f
r
o
m
t
h
e
i
ni
t
i
a
l
pr
o
b
a
bil
i
t
y
a
n
d
t
h
e
n
us
e
t
h
a
t
v
a
l
u
e
to
i
de
n
t
i
f
y
t
h
e
m
o
s
t
l
i
k
e
l
y
c
a
t
e
g
o
r
y
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
g
i
v
e
n
da
t
a
[
26]
.
W
e
f
i
r
s
t
pe
r
f
o
r
m
e
d
t
h
e
r
e
s
a
m
p
li
ng
s
t
a
ge
,
us
i
n
g
t
h
e
o
v
e
r
s
a
m
p
l
i
n
g
m
e
t
h
o
d
o
n
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
.
T
h
e
n
,
we
pe
r
f
o
r
m
e
d
4
di
f
f
e
r
e
n
t
t
e
s
t
i
n
g
s
o
n
t
h
e
da
t
a
.
F
i
r
s
t
i
s
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
wi
t
h
n
o
da
t
a
s
c
a
l
i
ng
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g.
S
e
c
o
n
d
i
s
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
by
s
c
a
li
ng
t
h
e
da
t
a
.
T
hi
r
d,
we
c
o
n
duc
t
e
d
t
e
s
t
i
n
g
by
pe
r
f
o
r
m
i
ng
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g.
T
h
e
l
a
s
t
i
s
t
e
s
t
i
n
g
by
s
c
a
li
ng
t
h
e
da
t
a
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g.
T
h
e
n
,
we
us
e
Na
ï
v
e
B
a
y
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
.
W
e
us
e
2
ty
pe
s
o
f
Na
i
ve
B
a
y
e
s
,
n
a
m
e
ly
Ga
us
s
i
a
n
Na
ï
ve
B
a
y
e
s
a
n
d
B
e
r
n
o
u
l
li
N
a
ï
ve
B
a
y
e
s
.
W
e
r
e
c
o
r
de
d
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
F
1
s
c
o
r
e
v
a
l
ue
s
f
o
r
e
a
c
h
t
e
s
t
i
n
g.
2.
7
.
Conf
u
s
ion
m
at
r
ix
C
o
nf
us
i
o
n
M
a
t
r
i
x
i
s
a
too
l
us
e
d
to
e
v
a
l
u
a
t
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
a
n
d
e
s
t
i
m
a
t
e
t
h
e
c
or
r
e
c
t
o
r
i
nc
o
r
r
e
c
t
o
bj
e
c
t
s
.
C
o
nf
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
t
a
bl
e
i
s
s
h
o
wn
i
n
T
a
bl
e
2.
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
c
o
nf
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
i
n
T
a
bl
e
2,
c
a
l
c
u
l
a
t
i
n
g
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
c
a
n
b
e
do
n
e
us
i
ng
i
n
(
2)
.
T
a
bl
e
2.
C
o
n
f
u
s
i
o
n
m
a
t
r
i
x
C
la
s
s
if
ic
a
ti
o
n
P
r
e
di
c
t
e
d
c
la
s
s
S
he
ll
c
o
d
e
N
o
n
-
s
h
e
ll
c
o
de
S
he
ll
c
o
d
e
T
r
u
e
p
o
s
it
iv
e
(
T
P
)
F
a
ls
e
n
e
ga
ti
ve
(
F
N
)
N
o
n
-
s
h
e
ll
c
o
de
F
a
ls
e
p
o
s
it
i
ve
(
F
P
)
T
r
u
e
n
e
ga
ti
ve
(
T
N
)
=
(
+
+
+
+
)
∗
100%
(
2)
3.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ONS
T
h
e
e
x
p
e
r
i
m
e
n
t
s
a
r
e
c
o
n
d
uc
te
d
o
n
a
pe
r
s
o
n
a
l
c
o
m
pu
te
r
wi
t
h
t
h
e
f
o
l
l
o
wi
n
g
s
pe
c
i
f
i
c
a
t
i
o
n
:
8
GB
R
A
M
,
I
n
tel
C
or
e
I
5
-
85
20
U
P
r
oc
e
s
s
or
,
r
un
ni
n
g
o
n
W
i
n
d
o
ws
10
ope
r
a
t
i
n
g
s
y
s
t
e
m
.
T
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
a
r
e
i
m
p
l
e
m
e
n
ted
o
n
G
oogl
e
C
o
l
a
b
or
a
tor
y
pl
a
t
f
or
m
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
a
r
e
r
e
c
or
d
e
d
a
n
d
di
s
c
us
s
e
d
i
n
t
h
e
f
o
l
l
o
wi
n
g
s
e
c
t
i
o
n
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
14
,
N
o.
3
,
De
c
e
m
be
r
20
25
:
923
-
932
928
3.
1.
T
e
s
t
in
g
r
e
s
u
l
t
s
E
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
r
e
s
u
l
t
s
a
r
e
o
b
t
a
i
ne
d
f
o
r
t
h
e
t
h
r
e
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
m
o
de
l
s
.
E
a
c
h
f
o
l
l
o
w
i
ng
s
e
c
t
i
o
n
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
e
a
c
h
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
.
T
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
i
s
m
e
a
s
u
r
e
d
f
o
r
f
o
ur
s
c
e
n
a
r
i
o
s
f
o
r
e
a
c
h
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
.
3.
1.
1
.
K
-
n
e
ar
e
s
t
n
e
ig
h
b
or
s
c
l
a
s
s
i
f
icat
ion
T
h
e
e
x
pe
r
im
e
n
t
a
l
r
e
s
u
l
t
s
u
s
i
ng
K
NN
c
l
a
s
s
if
i
e
r
i
n
t
e
r
m
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
a
r
e
d
i
s
p
l
a
y
e
d
i
n
F
i
gur
e
3.
W
e
go
t
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
o
f
e
a
c
h
da
t
a
tr
e
a
t
m
e
n
t
a
s
f
o
l
l
o
ws
.
F
o
r
t
e
s
t
i
n
g
t
h
a
t
d
o
e
s
n
ot
pe
r
f
o
r
m
da
t
a
s
c
a
li
ng
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
a
t
K
p
=
2,
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
va
l
ue
o
b
t
a
i
ne
d
i
s
95.
62%
.
A
s
f
o
r
t
h
e
v
a
l
ue
o
f
K
=
8,
t
h
e
r
e
s
u
l
t
i
n
g
a
c
c
ur
a
c
y
va
l
ue
i
s
95.
75%
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
we
ge
t
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
va
l
ue
o
f
96.
66%
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
t
h
a
t
pe
r
f
o
r
m
s
da
t
a
s
c
a
l
i
ng.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
i
ng
a
c
c
ur
a
c
y
va
l
ue
i
s
96.
34%
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
t
h
a
t
pe
r
f
o
r
m
s
hy
pe
r
p
a
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
a
t
t
h
e
v
a
l
ue
o
f
K
=
6.
T
h
e
n
,
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
t
ha
t
pe
r
f
o
r
m
s
da
t
a
s
c
a
l
i
ng
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
un
i
ng,
t
h
e
r
e
s
u
l
t
i
n
g
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
i
s
96.
96%
.
F
i
gur
e
3.
A
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
K
NN
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
3.
1.
2.
De
c
is
ion
t
r
e
e
c
l
as
s
if
icat
ion
T
h
e
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
a
l
r
e
s
u
l
t
s
us
i
ng
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
c
l
a
s
s
if
i
e
r
a
r
e
d
i
s
p
l
a
y
e
d
i
n
F
i
gur
e
4.
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
f
i
gur
e
,
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
va
l
u
e
pr
o
duc
e
d
by
t
h
e
de
c
i
s
i
o
n
tr
e
e
c
l
a
s
s
if
i
e
r
i
s
qu
i
t
e
goo
d
.
T
e
s
t
i
n
g
t
h
a
t
d
o
e
s
n
ot
pe
r
f
o
r
m
da
t
a
s
c
a
li
ng
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g,
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
t
ha
t
pe
r
f
o
r
m
da
t
a
s
c
a
l
i
ng
pr
o
duc
e
s
a
m
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
97.
18
%
.
T
h
e
n
,
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
t
h
a
t
pe
r
f
o
r
m
s
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
un
i
ng,
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
i
s
97.
21%
.
T
h
e
l
a
s
t
t
e
s
t
i
n
g
t
h
a
t
p
e
r
f
o
r
m
s
da
t
a
s
c
a
l
i
n
g
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
pr
o
duc
e
s
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
97.
19%
.
F
i
gur
e
4.
A
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
c
l
a
s
s
if
i
e
r
r
e
s
u
l
t
s
3.
1.
3.
Naïve
B
aye
s
c
l
as
s
i
f
icat
ion
T
h
e
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
a
l
r
e
s
u
l
t
s
us
i
ng
Na
ï
ve
B
a
y
e
s
c
l
a
s
s
if
i
e
r
i
s
d
i
s
p
l
a
y
e
d
i
n
F
i
gur
e
5.
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
s
h
o
w
n
i
n
t
h
e
f
i
gur
e
,
i
t
c
a
n
b
e
s
e
e
n
t
h
a
t
t
h
e
b
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
i
s
pr
o
duc
e
d
i
n
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
t
h
a
t
pe
r
f
o
r
m
s
da
t
a
s
c
a
li
ng
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
o
n
B
e
r
n
o
ul
li
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
,
whe
r
e
t
h
e
r
e
s
u
l
t
i
n
g
a
c
c
ur
a
c
y
va
l
ue
i
s
69.
34%
.
T
hi
s
v
a
l
ue
i
s
a
l
s
o
t
h
e
s
a
m
e
a
s
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
t
h
a
t
pe
r
f
o
r
m
s
da
t
a
s
c
a
l
i
ng
o
n
B
e
r
n
o
u
l
li
Na
ï
ve
B
a
y
e
s
.
T
he
l
o
we
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
pr
o
duc
e
d
i
s
50.
79%
,
o
b
t
a
i
n
e
d
i
n
t
e
s
t
i
n
g
t
h
a
t
d
o
e
s
n
ot
pe
r
f
o
r
m
da
t
a
s
c
a
l
i
n
g
n
o
r
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
o
n
B
e
r
n
o
u
l
li
N
a
ï
ve
B
a
y
e
s
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
o
nly
o
n
B
e
r
n
o
u
l
l
i
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
She
ll
c
ode
c
las
s
if
ication
analys
is
w
it
h
binar
y
c
las
s
i
f
ication
-
bas
e
d
mac
hine
…
(
J
ak
a
N
auf
al
Se
me
ndaw
ai
)
929
Na
ï
v
e
B
a
y
e
s
.
A
s
f
o
r
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
pr
o
duc
e
d
by
Ga
us
s
i
a
n
Na
ï
ve
B
a
y
e
s
,
t
e
s
t
i
n
g
t
h
a
t
do
e
s
n
ot
pe
r
f
o
r
m
da
t
a
s
c
a
l
i
ng
o
r
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
t
h
a
t
pe
r
f
o
r
m
s
da
t
a
s
c
a
li
ng
pr
o
duc
e
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
o
f
52.
94%
.
F
o
r
t
e
s
t
i
n
g
t
h
a
t
pe
r
f
o
r
m
s
da
t
a
s
c
a
l
i
ng
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g,
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
i
s
56.
71%
.
T
h
e
n
,
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
va
l
ue
pr
o
duc
e
d
by
t
e
s
t
i
n
g
t
h
a
t
pe
r
f
o
r
m
s
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
i
s
63.
13%
.
F
i
gur
e
5.
A
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
Na
ï
ve
B
a
y
e
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
3.
2.
Dis
c
u
s
s
ion
s
F
r
o
m
T
a
bl
e
3,
t
h
e
K
N
N
a
n
d
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
c
l
a
s
s
i
f
ier
s
a
c
hi
e
v
e
d
t
h
e
b
e
s
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
Ne
v
e
r
t
h
e
l
e
s
s
,
t
h
e
o
v
e
r
a
l
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
K
NN
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
i
n
S
h
e
ll
c
o
de
a
tt
a
c
ks
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
s
n
o
t
g
oo
d
e
n
o
ug
h
.
T
hi
s
is
due
to
t
h
e
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
o
f
t
h
e
K
NN
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
whi
c
h
i
s
r
e
s
i
s
t
a
n
t
(
r
o
b
us
t
)
to
c
h
a
n
ge
s
i
n
da
t
a
t
h
a
t
a
r
e
v
e
r
y
e
x
t
r
e
m
e
(
o
u
t
l
i
e
r
s
)
wh
e
r
e
t
h
e
da
t
a
us
e
d
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
h
a
s
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
da
t
a
c
h
a
n
ge
s
.
Ho
we
v
e
r
,
t
hi
s
c
l
a
s
s
if
i
e
r
i
s
n
o
t
o
p
t
i
m
a
l
f
o
r
l
a
r
ge
e
n
o
ugh
da
t
a
.
Al
t
h
o
ugh
t
hi
s
c
l
a
s
s
if
i
e
r
i
s
r
e
s
i
s
t
a
n
t
to
l
a
r
ge
da
t
a
c
h
a
n
ge
s
,
i
f
t
he
da
t
a
c
h
a
n
g
e
s
a
r
e
too
l
a
r
ge
,
i
t
wi
ll
b
e
a
dr
a
wb
a
c
k.
S
o,
t
h
e
r
e
i
s
a
l
im
i
t
to
da
t
a
c
h
a
n
ge
s
i
n
t
h
e
K
NN
c
l
a
s
s
if
i
e
r
.
As
f
o
r
t
h
e
de
c
i
s
i
o
n
tr
e
e
c
l
a
s
s
if
i
e
r
,
i
t
a
l
s
o
pr
o
vi
de
s
r
e
l
a
t
i
ve
l
y
g
oo
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
S
he
l
l
c
o
de
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
.
T
h
e
goo
d
a
c
hi
e
ve
m
e
n
t
i
s
a
l
s
o
i
nf
l
ue
n
c
e
d
by
t
h
e
a
dva
n
t
a
ge
s
o
f
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
m
o
de
l
s
t
h
a
t
a
r
e
n
ot
s
e
n
s
i
t
i
ve
to
s
i
gnif
i
c
a
n
t
da
t
a
c
h
a
n
ge
s
(
o
u
t
l
i
e
r
s
)
.
I
n
a
ddi
t
i
o
n
,
t
h
e
de
c
i
s
i
o
n
tr
e
e
m
o
de
l
h
a
s
a
f
a
i
r
ly
go
o
d
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
i
n
c
l
a
s
s
i
f
yi
ng
a
n
d
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
da
t
a
.
T
h
e
Na
ï
v
e
B
a
y
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
a
l
s
o
p
r
o
vi
de
s
goo
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
c
l
a
s
s
if
y
i
ng
a
n
d
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
dur
i
n
g
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
e
x
pe
r
im
e
n
t
s
.
H
o
we
v
e
r
,
t
hi
s
c
l
a
s
s
if
i
e
r
i
s
n
o
t
g
oo
d
e
n
o
ugh
i
n
t
h
e
S
h
e
ll
c
o
de
a
tt
a
c
k
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
,
n
o
t
e
v
e
n
r
e
c
o
m
m
e
n
de
d.
T
hi
s
r
e
c
o
m
m
e
n
da
t
i
o
n
i
s
i
nf
l
u
e
n
c
e
d
by
t
h
e
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
o
f
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
e
r
whi
c
h
h
a
s
li
m
i
t
e
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
f
o
r
c
o
m
p
l
e
x
da
t
a
.
I
n
a
ddi
t
i
o
n
,
t
hi
s
m
o
de
l
i
s
a
l
s
o
qu
i
t
e
s
e
n
s
i
t
i
ve
t
o
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
us
e
d.
T
h
e
n
,
vi
s
ua
li
z
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
da
t
a
us
e
d
i
n
t
h
e
e
x
pe
r
im
e
n
t
s
s
h
o
we
d
t
h
a
t
t
h
e
t
h
r
e
e
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
-
b
a
s
e
d
c
l
a
s
s
if
i
e
r
m
o
de
l
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
r
e
l
a
t
i
v
e
ly
ve
r
y
we
ll
i
n
de
t
e
c
t
i
n
g
po
s
i
t
i
v
e
in
s
t
a
n
c
e
s
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
n
e
ga
t
i
v
e
o
n
e
s
.
T
a
bl
e
3.
A
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
F
1
-
S
c
o
r
e
v
a
l
ue
s
f
r
o
m
a
ll
mac
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
M
e
th
o
d
V
a
r
ia
ti
o
n
A
c
c
u
r
a
c
y
(
%
)
F1
-
s
c
o
r
e
(
%
)
K
NN
K
=
2
95.62
95.58
K
=
8
95.75
95.83
S
c
a
ll
in
g
d
a
ta
96.66
96.69
H
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
ng
96.34
96.38
S
c
a
ll
in
g
da
ta
+
h
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
ng
96.96
96.98
D
e
c
is
io
n
t
r
e
e
D
e
f
a
ul
t
97.18
97.18
S
c
a
li
ng
d
a
ta
97.18
97.18
H
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
ng
97.21
97.21
S
c
a
li
ng
da
ta
+
h
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
ng
97.19
97.19
N
a
ïv
e
B
a
y
e
s
D
e
f
a
ul
t
(
B
e
r
n
o
ul
li
)
50.79
67.08
H
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
ng (
B
e
r
n
o
ul
li
)
50.79
67.08
D
e
f
a
ul
t
(
g
a
us
s
ia
n)
52.94
67.89
S
c
a
ll
in
g
da
ta
(
ga
us
s
ia
n
)
52.94
67.89
S
c
a
ll
in
g
da
ta
+
h
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
ng
(
ga
us
s
ia
n
)
56.71
31.12
H
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
tu
ni
ng (
ga
us
s
ia
n
)
63.13
50.22
S
c
a
ll
in
g
d
a
ta
(
B
e
r
n
o
ul
li
)
63.94
50.62
S
c
a
ll
in
g
da
ta
+
h
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
ng
(
B
e
r
n
o
ul
li
)
69.34
50.62
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
14
,
N
o.
3
,
De
c
e
m
be
r
20
25
:
923
-
932
930
4.
CONC
L
USI
ON
T
hi
s
s
t
ud
y
h
a
s
i
nve
s
t
i
g
a
t
e
d
bi
n
a
r
y
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
-
ba
s
e
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g
m
o
de
l
s
,
i
.
e
.
:
K
NN
,
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
a
n
d
Na
ï
v
e
B
a
y
e
s
o
n
S
h
e
ll
c
o
de
a
tt
a
c
ks
c
l
a
s
s
if
ica
t
i
o
n
.
Ov
e
r
a
ll
,
t
h
e
t
h
r
e
e
c
l
a
s
s
if
i
e
r
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
we
ll
i
n
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
t
a
s
k.
T
h
e
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
a
c
hi
e
v
e
d
t
h
e
b
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
l
e
v
e
l
o
f
97.
21%
.
H
o
we
v
e
r
,
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
u
e
s
o
f
t
h
e
K
NN
a
n
d
Na
ï
ve
B
a
y
e
s
m
e
t
h
o
ds
a
l
s
o
d
o
n
ot
s
h
o
w
di
s
a
ppo
i
n
t
i
n
g
r
e
s
u
l
t
s
.
T
hi
s
r
e
s
u
l
t
i
nd
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
bi
na
r
y
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
-
b
a
s
e
d
c
l
a
s
s
if
i
e
r
s
c
a
n
c
l
a
s
s
if
y
s
h
e
ll
c
o
de
a
tt
a
c
ks
t
a
ke
n
f
r
o
m
t
h
e
UN
S
W
_N
B
15
da
t
a
s
e
t.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
a
r
e
e
x
p
e
c
t
e
d
to
pr
o
vi
de
i
ns
i
g
h
t
i
n
t
o
t
h
e
us
e
o
f
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
i
n
de
t
e
c
t
i
n
g
o
r
c
l
a
s
s
if
yi
ng
m
a
lwa
r
e
s
o
r
ot
h
e
r
t
y
pe
s
o
f
c
y
be
r
a
tt
a
c
ks
.
F
u
t
ur
e
w
o
r
ks
m
a
y
e
x
p
l
o
r
e
a
n
o
t
h
e
r
m
e
t
h
o
d
o
f
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
a
n
d/o
r
c
l
a
s
s
if
y
w
i
t
h
m
u
l
t
i
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
to
de
t
e
c
t
a
n
d
c
l
a
s
s
if
y
t
y
pe
s
o
f
c
y
be
r
a
tt
a
c
ks
,
s
pe
c
i
f
i
c
a
ll
y
S
h
e
ll
c
o
de
A
tt
a
c
k.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
t
h
e
t
y
p
e
s
o
f
a
tt
a
c
ks
c
a
n
b
e
m
o
r
e
v
a
r
i
e
d
a
n
d
n
o
t
l
im
i
t
e
d
to
t
h
e
da
t
a
s
e
t
us
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
udy
.
AC
K
NOWL
E
DGE
M
E
NT
S
T
h
e
a
u
t
h
or
s
w
ou
l
d
l
i
ke
to
th
a
n
k
P
r
o
f
.
De
r
i
s
S
t
i
a
wa
n
,
M
.
T
.
,
a
n
d
D
r
.
I
wa
n
P
a
h
e
n
dr
a
A
n
to
S
a
p
u
tr
a
,
S
.
T
.
,
M
.
T
.
,
f
r
o
m
S
r
i
w
i
j
a
y
a
Uni
v
e
r
s
i
t
y
,
f
or
t
h
e
gui
da
n
c
e
a
n
d
s
up
p
or
t
th
e
y
p
r
o
v
i
de
d
t
h
r
ou
gh
o
u
t
th
e
r
e
s
e
a
r
c
h
p
r
oc
e
s
s
,
c
u
l
m
i
n
a
t
i
n
g
i
n
t
h
e
p
ubl
i
c
a
t
i
o
n
o
f
t
h
i
s
j
o
u
r
n
a
l
.
I
n
a
ddi
t
i
o
n
,
t
h
e
a
u
t
h
or
i
s
a
l
s
o
g
r
a
tef
u
l
to
P
r
o
f
.
R
a
hm
a
d
B
udi
a
r
to
a
n
d
D
r
.
M
oh
a
m
e
d
S
h
e
n
i
f
y
f
r
o
m
A
l
-
B
a
h
a
Un
i
v
e
r
s
i
t
y
f
or
th
e
i
r
a
s
s
i
s
ta
n
c
e
i
n
i
m
p
r
ov
i
n
g
th
i
s
s
c
i
e
n
ti
f
i
c
p
a
p
e
r
.
T
h
e
a
u
th
or
w
ou
l
d
a
l
s
o
l
i
k
e
to
e
x
p
r
e
s
s
h
i
s
h
i
gh
e
s
t
a
p
p
r
e
c
i
a
ti
on
to
c
ol
l
e
a
g
u
e
s
i
n
th
e
De
p
a
r
tm
e
n
t
of
C
o
m
p
u
te
r
S
y
s
tem
s
,
e
s
p
e
c
i
a
l
l
y
th
os
e
i
n
th
e
C
O
M
N
E
T
S
G
r
ou
p
,
w
h
o
h
a
v
e
h
e
l
p
e
d
th
e
a
u
th
or
b
o
th
m
a
te
r
i
a
l
l
y
a
n
d
i
m
m
a
te
r
i
a
l
l
y
.
F
UN
DI
NG
I
N
F
ORM
AT
I
ON
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
d
i
d
n
o
t
r
e
c
e
i
ve
s
pe
c
i
a
l
f
u
n
d
i
ng
f
r
o
m
a
ny
i
ns
t
i
t
ut
i
o
n
.
AU
T
HO
R
CONT
RI
B
UT
I
ONS
S
T
AT
E
M
E
NT
Nam
e
of
Aut
h
or
C
M
So
Va
Fo
I
R
D
O
E
Vi
Su
P
Fu
J
a
ka
Na
u
f
a
l
S
e
m
e
n
da
wa
i
De
r
i
s
S
t
i
a
wa
n
I
w
a
n
P
a
h
e
n
d
r
a
A
n
to
S
a
p
u
tr
a
M
o
h
a
m
e
d
S
h
e
nif
y
R
a
hm
a
d
B
ud
i
a
r
to
C
:
C
o
n
c
e
pt
ua
li
z
a
ti
o
n
M
:
M
e
th
o
d
o
l
o
g
y
So
:
So
f
twa
r
e
Va
:
Va
li
da
ti
o
n
Fo
:
Fo
r
ma
l
a
na
l
y
s
is
I
:
I
nve
s
ti
ga
ti
o
n
R
:
R
e
s
o
u
r
c
e
s
D
:
D
a
ta
C
ur
a
ti
o
n
O
:
W
r
it
in
g
-
O
r
ig
in
a
l
D
r
a
f
t
E
:
W
r
it
in
g
-
R
e
v
i
e
w
&
E
di
ti
ng
Vi
:
Vi
s
ua
li
z
a
ti
o
n
Su
:
Su
pe
r
v
is
io
n
P
:
P
r
o
j
e
c
t
a
dmi
ni
s
tr
a
ti
o
n
Fu
:
Fu
ndi
ng a
c
qui
s
it
i
o
n
CONF
L
I
CT
OF
I
NT
E
RE
S
T
S
T
AT
E
M
E
NT
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
wa
s
c
o
n
duc
t
e
d
f
o
r
a
c
a
de
m
i
c
pur
po
s
e
s
,
s
pe
c
i
f
i
c
a
ll
y
t
o
a
s
s
i
s
t
t
h
e
f
i
r
s
t
a
u
t
h
o
r
i
n
c
o
m
p
l
e
t
i
n
g
t
h
e
M
a
s
t
e
r
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
l
e
c
t
ur
e
.
T
hi
s
pa
pe
r
i
s
a
l
s
o
a
t
e
s
t
a
m
e
n
t
to
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
c
hi
e
ve
m
e
n
t
s
o
f
t
h
e
2n
d
to
5
t
h
a
u
t
h
o
r
s
a
s
a
c
a
de
m
i
c
s
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
t
h
e
a
u
t
h
o
r
s
t
a
t
e
s
t
h
a
t
t
h
e
r
e
a
r
e
n
o
f
i
na
n
c
i
a
l
o
r
n
o
n
-
f
i
na
nc
i
a
l
i
n
t
e
r
e
s
t
s
t
h
a
t
c
o
ul
d
a
f
f
e
c
t
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
o
f
i
m
p
l
e
m
e
n
t
i
n
g
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
.
DA
T
A
AV
AI
L
AB
I
L
I
T
Y
D
a
ta
a
v
a
i
l
a
bi
l
i
t
y
i
s
n
ot
a
ppl
i
c
a
bl
e
to
thi
s
pa
pe
r
a
s
n
o
n
e
w
da
ta
w
e
r
e
c
r
e
a
t
e
d
or
a
n
a
l
y
z
e
d
i
n
t
h
i
s
s
tudy
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
I
.
F
.
K
il
in
c
e
r
,
F
.
E
r
ta
m,
a
nd
A
.
S
e
ngur
,
“
M
a
c
hi
ne
le
a
r
ni
n
g
me
th
o
ds
f
or
c
y
b
e
r
s
e
c
ur
it
y
in
tr
us
i
o
n
d
e
t
e
c
ti
o
n:
d
a
ta
s
e
ts
a
nd
c
o
mpa
r
a
ti
ve
s
tu
d
y
,”
C
om
put
e
r
N
e
tw
or
k
s
, v
o
l.
188, p. 107840,
A
pr
. 2021, do
i:
10.1016
/j
.c
omne
t.
2021.107840.
[
2]
C
.
M
.
P
a
tt
e
r
s
o
n,
J
.
R
.
C
.
N
ur
s
e
,
a
nd
V
.
N
.
L
.
F
r
a
nque
i
r
a
,
“
L
e
a
r
ni
ng
f
r
o
m
c
y
be
r
s
e
c
ur
it
y
in
c
id
e
nt
s
:
a
s
y
s
t
e
ma
ti
c
r
e
v
i
e
w
a
nd
f
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h a
g
e
nda
,”
C
om
put
e
r
s
and Se
c
ur
it
y
, v
o
l.
132, 2023, d
o
i:
10.1016/j
.c
o
s
e
.2023.103309.
[
3]
P
.
A
ks
ha
y
a
,
“
I
nt
r
us
i
o
n
de
t
e
c
ti
o
n
s
y
s
t
e
m
us
in
g
ma
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g
a
ppr
o
a
c
h,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
O
f
E
ngi
ne
e
r
in
g
A
nd
C
om
p
ut
e
r
Sc
ie
nc
e
, v
o
l.
5, n
o
. 10, pp. 18249
–
18254, 2016, d
o
i:
10.1109
/I
C
C
C
I
56745.2023.10128363.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
She
ll
c
ode
c
las
s
if
ication
analys
is
w
it
h
binar
y
c
las
s
i
f
ication
-
bas
e
d
mac
hine
…
(
J
ak
a
N
auf
al
Se
me
ndaw
ai
)
931
[
4]
C
.
S
in
ge
lt
o
n,
A
.
W
ik
of
f
,
a
nd
D
.
M
c
M
il
l
e
n,
“
I
B
M
:
2021
X
-
F
or
c
e
th
r
e
a
t
in
t
e
ll
ig
e
nc
e
in
d
e
x
,”
N
e
t
w
or
k
S
e
c
ur
it
y
,
vo
l.
2021,
n
o.
3,
pp. 4
–
4, 2021, do
i:
10.1016/s
1353
-
4858
(
21)
00026
-
x.
[
5]
M
.
S
i
k
o
r
s
k
i
a
n
d
A
.
H
o
ni
g
,
P
r
a
c
t
i
c
a
l
M
a
lw
a
r
e
A
n
a
l
y
s
i
s
:
T
h
e
H
a
n
d
s
-
o
n
G
u
i
d
e
T
o
D
i
s
s
e
c
t
i
n
g
M
a
l
i
c
i
o
u
s
S
o
ft
w
a
r
e
,
N
o
S
t
a
r
c
h
P
r
e
s
s
,
2012.
[
6]
N
.
M
o
us
ta
f
a
,
G
.
M
is
r
a
,
a
nd
J
.
S
la
y
,
“
G
e
n
e
r
a
li
z
e
d
o
ut
li
e
r
ga
us
s
ia
n
mi
x
tu
r
e
t
e
c
hni
qu
e
ba
s
e
d
o
n
a
ut
o
ma
t
e
d
a
s
s
o
c
ia
ti
o
n
f
e
a
tu
r
e
s
f
or
s
im
ul
a
ti
ng
a
nd
de
te
c
ti
ng
w
e
b
a
ppl
i
c
a
ti
o
n
a
tt
a
c
ks
,”
I
E
E
E
T
r
a
ns
ac
ti
ons
on
Su
s
ta
in
abl
e
C
om
put
in
g
,
v
o
l.
6,
n
o
.
2,
pp.
245
–
256,
2018, do
i:
10.1109/t
s
us
c
.2018.2808430.
[
7]
P.
G
r
e
g
or
y
,
C
om
put
e
r
V
ir
us
e
s
F
or
D
um
m
ie
s
. 2004.
[
8]
J
. C
. F
o
s
te
r
, V
. O
s
ip
ov
, N
. B
ha
ll
a
, N
.
H
e
in
e
n, a
nd D
. A
it
e
l,
B
uf
f
e
r
ov
e
r
f
lo
w
at
ta
c
k
s
:
D
e
te
c
t,
e
x
pl
oi
t,
pr
e
v
e
nt
,
S
y
ng
r
e
s
s
,
2005.
[
9]
C
.
A
nl
e
y
,
J
.
H
e
a
s
ma
n,
F
.
L
in
de
r
,
a
nd
G
.
R
ic
ha
r
t
e
,
T
he
She
ll
c
ode
r
’
s
H
andboo
k
:
D
is
c
o
v
e
r
in
g
and
E
x
pl
oi
ti
ng
Se
c
u
r
it
y
H
ol
e
s
,
2nd
E
di
ti
on
.
J
o
hn W
il
e
y
& S
o
ns
,
2007.
[
10]
G
.
Y
a
ng,
X
.
C
he
n,
Y
.
Z
h
o
u,
a
nd
C
.
Y
u,
“
D
ua
lS
C
:
a
ut
o
ma
ti
c
g
e
n
e
r
a
ti
o
n
a
nd
s
umm
a
r
i
z
a
ti
o
n
of
s
he
l
lc
o
d
e
v
ia
t
r
a
ns
f
or
me
r
a
nd
dua
l
le
a
r
ni
ng,”
P
r
oc
e
e
di
ngs
-
2022
I
E
E
E
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
Sof
tw
ar
e
A
nal
y
s
is
,
E
v
ol
ut
io
n
and
R
e
e
ngi
ne
e
r
in
g,
SA
N
E
R
2
022
,
pp. 361
–
372, 2022, do
i:
10.1109/
S
A
N
E
R
53432.2022.00052.
[
11]
T
.
B
a
o
,
R
.
W
a
ng,
Y
.
S
ho
s
hi
ta
is
h
v
il
i,
a
nd
D
.
B
r
uml
e
y
,
“
Y
o
u
r
e
x
pl
o
it
is
mi
n
e
:
a
ut
o
ma
ti
c
s
he
l
lc
o
d
e
t
r
a
ns
pl
a
nt
f
o
r
r
e
m
o
t
e
e
x
pl
oi
ts
,”
P
r
oc
e
e
di
ngs
-
I
E
E
E
Sy
m
pos
iu
m
on Se
c
ur
it
y
and P
r
iv
ac
y
, pp. 824
–
839, 2017, do
i:
10.1109/
S
P
.2017.67.
[
12]
S
.
A
ka
ba
ne
,
T
.
M
iwa
,
a
nd
T
.
O
ka
mo
t
o
,
“
A
n
E
A
F
gua
r
d
dr
iv
e
r
t
o
pr
e
ve
nt
s
he
ll
c
o
d
e
f
r
o
m
r
e
m
ov
in
g
gua
r
d
pa
ge
s
,”
P
r
oc
e
di
a
C
om
put
e
r
Sc
ie
n
c
e
,
v
o
l.
159, pp. 2432
–
2439, 2019, d
o
i:
10.101
6/
j.
pr
o
c
s
.2019.09.418.
[
13]
D
.
M
o
o
n,
J
.
K
.
L
e
e
,
a
nd
M
.
K
.
Y
o
o
n,
“
C
ompa
c
t
f
e
a
tu
r
e
ha
s
hi
ng
f
o
r
ma
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
ba
s
e
d
ma
lwa
r
e
de
t
e
c
ti
o
n,”
I
C
T
E
x
pr
e
s
s
,
vo
l.
8, n
o
. 1, pp. 124
–
129, 2022, d
o
i:
10.1016/
j.
ic
te
.2021.08.00
5.
[
14]
N
.
M
o
us
ta
f
a
a
nd
J
.
S
la
y
,
“
A
n
e
tw
o
r
k
f
or
e
ns
ic
s
c
h
e
m
e
us
in
g
c
or
r
e
nt
r
o
p
y
v
a
r
ia
ti
o
n
f
or
a
tt
a
c
k
d
e
t
e
c
ti
o
n,”
A
dv
anc
e
s
in
D
ig
it
al
F
or
e
ns
ic
s
X
iv
, pp. 225
–
237, 2018.
[
15]
N
. M
o
us
ta
f
a
,
G
.
C
r
e
e
c
h, a
nd J
. S
la
y
, “
A
n
o
ma
l
y
d
e
t
e
c
t
i
o
n s
y
s
t
e
m us
in
g be
ta
mi
x
tu
r
e
m
o
d
e
ls
a
nd o
u
tl
i
e
r
d
e
t
e
c
ti
o
n,”
i
n
A
dv
anc
e
s
i
n
I
nt
e
ll
ig
e
nt
Sy
s
te
m
s
and C
om
put
in
g
, v
o
l.
710, S
in
ga
p
o
r
e
:
S
p
r
in
g
e
r
, 2018, pp. 125
–
135.
[
16]
Y
.
K
a
ne
m
o
t
o
e
t
al
.
,
“
D
e
t
e
c
ti
ng
s
uc
c
e
s
s
f
ul
a
tt
a
c
ks
f
r
o
m
I
D
S
a
le
r
ts
ba
s
e
d
o
n
e
mu
la
ti
o
n
of
r
e
m
o
te
s
he
ll
c
o
d
e
s
,”
P
r
oc
e
e
di
ngs
-
In
te
r
nat
io
nal
C
om
put
e
r
So
f
tw
ar
e
and A
ppl
ic
at
io
ns
C
on
f
e
r
e
nc
e
,
vo
l.
2, pp. 471
–
476, 2019, d
o
i:
10.1109/C
O
M
P
S
A
C
.2019.102
51.
[
17]
S
.
S
ha
le
v
,
S
hw
a
r
t
z
,
S
.
B
e
n,
a
nd
D
a
v
id
,
U
nde
r
s
ta
ndi
ng
M
ac
hi
ne
L
e
ar
ni
ng
F
r
om
T
he
or
y
to
A
lg
or
it
hm
s
.
N
e
w
Y
o
r
k,
U
S
A
:
C
a
mbr
id
ge
U
ni
v
e
s
it
y
P
r
e
s
s
, 2014.
[
18]
A
. C
. M
ül
le
r
a
nd S
. G
ui
d
o
,
I
nt
r
oduc
ti
on t
o M
ac
hi
ne
L
e
ar
ni
ng w
it
h
P
y
th
on
. C
a
li
f
or
ni
a
, U
S
A
.:
O
’
R
e
il
l
y
M
e
di
a
I
n
c
., 2017.
[
19
]
R
.
B
in
gu
e
t
al
.
,
“
P
e
r
f
or
ma
nc
e
c
o
mpa
r
is
o
n
a
na
l
y
s
is
of
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
m
e
th
o
d
o
l
o
gi
e
s
f
or
e
f
f
e
c
ti
ve
de
t
e
c
ti
o
n
of
in
t
r
u
s
io
ns
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
on
R
e
c
e
nt
and
I
nnov
at
io
n
T
r
e
nds
in
C
om
put
in
g
and
C
om
m
uni
c
at
io
n
,
vo
l.
11,
n
o
.
9,
pp.
2860
–
2879,
2
023,
do
i:
10.17762/i
jr
it
c
c
.
v
11i
9.9375.
[
20
]
H
.
A
.
G
o
uda
,
M
.
A
.
A
hme
d,
a
nd
M
.
I
.
R
o
us
hd
y
,
“
O
pt
im
i
z
in
g
a
no
ma
l
y
-
ba
s
e
d
a
tt
a
c
k
de
te
c
ti
o
n
us
in
g
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
ma
c
hi
ne
le
a
r
ni
ng,”
N
e
ur
al
C
om
put
in
g and A
ppl
ic
at
io
ns
, vo
l.
36, n
o
. 6, p
p. 3239
–
3257, 2024, do
i:
10.1007/s
00521
-
023
-
09309
-
y.
[
21
]
N
.
D
e
e
pa
,
J
.
S
a
th
y
a
P
r
i
y
a
,
a
nd
T
.
D
e
v
i,
“
T
o
w
a
r
ds
a
ppl
y
in
g
i
nt
e
r
n
e
t
of
th
in
gs
a
nd
ma
c
h
in
e
le
a
r
n
in
g
f
o
r
th
e
r
is
k
pr
e
di
c
ti
o
n
of
C
O
V
I
D
-
19
in
pa
nde
mi
c
s
it
ua
ti
o
n
us
in
g
N
a
iv
e
B
a
y
e
s
c
la
s
s
i
f
ie
r
f
o
r
im
pr
ov
in
g
a
c
c
u
r
a
c
y
,”
M
at
e
r
ia
ls
T
oday
:
P
r
oc
e
e
di
ngs
,
v
o
l.
62,
pp. 4795
–
4799, 2022, do
i:
10.1016/j
.
ma
tp
r
.2022.03.345.
[
22]
D
.
S
.
F
.
P
a
e
s
,
C
.
H
.
V
.
d
e
M
o
r
a
e
s
,
a
nd
B
.
G
.
B
a
ti
s
t
a
,
“
A
na
l
y
s
i
s
of
s
up
e
r
v
is
e
d
ma
c
hi
n
e
-
le
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
que
s
in
c
o
mpu
te
r
n
e
tw
o
r
ks
a
tt
a
c
k de
t
e
c
ti
o
n,”
C
om
put
e
r
and C
om
m
uni
c
at
io
ns
,
v
o
l.
240, n
o
.
M
a
y
2024, 2025, d
o
i
:
10.1016/j
.
c
o
mc
om.2025.108203.
[
23]
N
.
M
o
us
ta
f
a
,
E
.
A
di
,
B
.
T
ur
nbul
l,
a
nd
J
.
H
u,
“
A
ne
w
th
r
e
a
t
i
nt
e
ll
ig
e
n
c
e
s
c
h
e
m
e
f
or
s
a
f
e
gua
r
di
ng
in
dus
tr
y
4.0
s
y
s
te
ms
,”
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
, v
o
l.
6, pp. 32910
–
32924, 2018, d
o
i:
10.1109/AC
C
E
S
S
.
2018.2844794.
[
24]
J
. H
a
n a
nd M
. K
a
mbe
r
,
D
at
a
M
in
in
g:
C
onc
e
pt
s
and T
e
c
hni
que
s
. 1998,
do
i:
10.3726/978
-
3
-
653
-
01927
-
8/
2.
[
25]
M
.
B
a
ns
a
l,
A
.
G
oy
a
l,
a
nd
A
.
C
ho
udha
r
y
,
“
A
c
o
mpa
r
a
ti
ve
a
na
l
y
s
is
of
K
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
ig
hb
o
r
,
ge
n
e
ti
c
,
s
upp
o
r
t
ve
c
t
o
r
ma
c
hi
ne
,
de
c
is
io
n
tr
e
e
,
a
nd
l
o
ng
s
hor
t
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
a
lg
or
it
hms
in
ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng,”
D
e
c
is
io
n
A
nal
y
ti
c
s
J
our
nal
,
vo
l.
3,
n
o
.
M
a
y,
p.
100071, 2022, do
i:
10.101
6/
j.
da
j
o
u
r
.2022.100071.
[
26]
C
.
Z
ha
ng,
D
.
J
ia
,
L
.
W
a
ng,
W
.
W
a
ng,
F
.
L
iu
,
a
nd
A
.
Y
a
ng,
“
C
o
mpa
r
a
ti
ve
r
e
s
e
a
r
c
h
o
n
n
e
tw
o
r
k
in
t
r
us
io
n
d
e
t
e
c
ti
o
n
m
e
th
o
ds
ba
s
e
d
o
n ma
c
hi
ne
le
a
r
n
in
g,”
C
om
put
e
r
s
and Se
c
ur
it
y
,
v
o
l.
121, p. 102
861, 2022, do
i:
10.1016/j
.
c
o
s
e
.2022.10286
1.
B
I
OG
RA
P
HI
E
S
OF
AU
T
HO
RS
J
a
k
a
N
a
uf
a
l
Se
m
e
n
da
w
a
i
r
ece
i
v
e
d
h
i
s
Mas
t
e
r
o
f
co
m
p
u
t
e
r
s
ci
e
n
ce
d
eg
r
ee
fro
m
Sri
w
i
j
a
y
a
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
i
n
2
0
2
2
.
H
i
s
r
e
s
e
ar
ch
i
n
t
e
re
s
t
i
n
c
l
u
d
e
s
co
m
p
u
t
e
r
n
e
t
w
o
rk
,
a
u
t
o
m
at
i
o
n
s
y
s
t
em
s
,
an
d
n
e
t
w
o
r
k
s
ecu
ri
t
y
.
H
e
c
an
b
e
co
n
t
ac
t
e
d
at
em
ai
l
:
j
a
k
a.
s
emen
d
a
w
ai
@
g
m
a
i
l
.
co
m
.
D
eri
s
Sti
a
w
a
n
rece
i
v
e
d
h
i
s
Ph
.
D
.
d
eg
ree
i
n
co
m
p
u
t
e
r
en
g
i
n
ee
r
i
n
g
fr
o
m
U
n
i
v
e
rs
i
t
i
T
e
k
n
o
l
o
g
i
Mal
a
y
s
i
a,
Mal
a
y
s
i
a.
H
e
i
s
c
u
rr
en
t
l
y
a
Pr
o
fe
s
s
o
r
w
i
t
h
t
h
e
Fa
c
u
l
t
y
o
f
C
o
m
p
u
t
e
r
Sci
en
ce
,
U
n
i
v
e
rs
i
t
as
Sri
w
i
j
a
y
a.
H
i
s
r
e
s
e
ar
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
n
c
l
u
d
e
co
m
p
u
t
e
r
n
e
t
w
o
rk
s
,
i
n
t
ru
s
i
o
n
d
e
t
ec
t
i
o
n
/
p
re
v
en
t
i
o
n
s
y
s
t
em
s
,
an
d
h
e
t
e
ro
g
e
n
eo
u
s
n
e
t
w
o
rk
s
.
H
e
c
a
n
b
e
co
n
t
a
c
t
ed
at
em
ai
l
:
d
e
r
i
s
@
u
n
s
ri
.
a
c
.
i
d
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
14
,
N
o.
3
,
De
c
e
m
be
r
20
25
:
923
-
932
932
I
w
a
n
P
a
h
e
n
dra
A
n
to
Sa
p
u
tra
rece
i
v
e
d
h
i
s
D
o
c
t
o
r
at
e
i
n
el
ec
t
ri
c
al
en
g
i
n
ee
r
i
n
g
an
d
i
n
f
o
r
m
at
i
c
s
fro
m
Ba
n
d
u
n
g
I
n
s
t
i
t
u
t
e
o
f
T
ec
h
n
o
l
o
g
y
.
H
e
c
u
rr
en
t
l
y
s
e
rv
e
s
as
t
h
e
H
e
a
d
o
f
t
h
e
T
e
l
ec
o
mmu
n
i
c
at
i
o
n
s
an
d
I
n
f
o
r
m
at
i
o
n
T
e
ch
n
o
l
o
g
y
L
ab
o
rat
o
r
y
at
t
h
e
Fa
cu
l
t
y
o
f
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
,
Sri
w
i
j
a
y
a
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
.
H
i
s
r
e
s
e
ar
ch
i
n
t
e
re
s
t
s
i
n
cl
u
d
e
s
o
ft
w
ar
e
en
g
i
n
ee
r
i
n
g
,
i
n
f
o
r
m
at
i
o
n
s
y
s
t
em
s
,
s
m
art
c
a
m
p
u
s
,
an
d
s
m
art
c
i
t
y
t
ec
h
n
o
l
o
g
i
e
s
.
H
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
ed
at
em
ai
l
:
i
w
an
p
ah
en
d
ra
@
u
n
s
ri
.
a
c
.
i
d
.
M
o
h
a
m
ed
S
h
e
n
i
f
y
rece
i
v
e
d
h
i
s
B.
S
c
.
i
n
c
o
m
p
u
t
e
r
s
c
i
e
n
ce
fr
o
m
I
n
d
i
a
n
a
St
at
e
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
T
e
rr
e
H
a
u
t
e,
In
d
i
an
a
,
U
SA
i
n
Ma
y
1
9
9
0
,
M.
Sc.
i
n
c
o
m
p
u
t
e
r
s
c
i
en
ce
fro
m
Bal
l
St
at
e
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
Mu
n
c
i
e
,
I
n
d
i
a
n
a,
U
SA
i
n
D
ecem
b
e
r
1
9
9
1
an
d
Ph
.
D
.
i
n
c
o
m
p
u
t
e
r
s
ci
e
n
ce
fro
m
Il
l
i
n
o
i
s
In
s
t
i
t
u
t
e
o
f
T
ech
n
o
l
o
g
y
,
Ch
i
c
a
g
o
,
Il
l
i
n
o
i
s
,
U
S
A
i
n
Ma
y
1
9
9
8
.
He
i
s
cu
rr
e
n
t
l
y
w
o
rk
i
n
g
as
a
n
A
s
s
o
ci
at
e
Pr
o
f
e
s
s
o
r
at
Co
l
l
eg
e
o
f
Co
m
p
u
t
i
n
g
an
d
In
fo
r
m
at
i
o
n
,
A
l
b
ah
a
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
.
H
e
i
s
al
s
o
t
h
e
Su
p
e
rv
i
s
o
r
o
f
A
d
m
i
n
i
s
t
rat
i
o
n
f
o
r
In
t
e
r
n
at
i
o
n
al
C
o
o
p
e
rat
i
o
n
a
n
d
K
n
o
w
l
ed
g
e
E
x
c
h
a
n
g
e
,
A
l
b
ah
a
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
.
H
e
i
s
an
a
ct
i
v
e
mem
b
e
r
o
f
In
s
t
i
t
u
t
e
o
f
E
l
ec
t
ri
c
al
an
d
E
l
ec
t
ro
n
i
c
s
E
n
g
i
n
ee
rs
(
IE
E
E
),
A
s
s
o
ci
at
i
o
n
fo
r
Co
m
p
u
t
i
n
g
Ma
ch
i
n
e
r
y
(
A
CM)
a
n
d
A
s
s
o
c
i
at
i
o
n
f
o
r
C
o
m
p
u
t
at
i
o
n
a
l
L
i
n
g
u
i
s
t
i
c
s
(S
I
G
D
A
T
).
H
e
i
s
t
h
e
St
ee
ri
n
g
Co
mmi
t
t
ee
mem
b
e
r
o
f
t
h
e
I
n
t
e
rn
at
i
o
n
a
l
Co
n
f
e
r
e
n
ce
o
n
L
e
ar
n
i
n
g
an
d
T
e
a
c
h
i
n
g
i
n
Co
m
p
u
t
i
n
g
an
d
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
(L
aT
i
CE
)
s
i
n
ce
i
t
s
e
s
t
ab
l
i
s
h
men
t
i
n
t
h
e
y
ear
2
0
1
3
.
H
i
s
re
s
e
ar
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
n
cl
u
d
e
n
at
u
ra
l
l
an
g
u
ag
e
p
ro
ce
s
s
i
n
g
,
i
n
f
o
r
m
at
i
o
n
r
e
t
ri
e
v
a
l
,
h
e
al
t
h
c
ar
e
s
y
s
t
em
,
f
u
zz
y
l
o
g
i
c
,
an
d
c
o
m
p
u
t
i
n
g
e
d
u
c
at
i
o
n
.
H
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
ed
at
em
ai
l
:
m
s
h
e
n
i
f
y
@
y
a
h
o
o
.
co
m
.
R
a
hm
a
t
B
u
d
i
a
rto
re
cei
v
ed
B
.
S
c
.
d
e
g
r
ee
fr
o
m
Ban
d
u
n
g
In
s
t
i
t
u
t
e
o
f
T
ec
h
n
o
l
o
g
y
i
n
1
9
8
6
,
M.
E
n
g
.
,
a
n
d
D
r.
E
n
g
.
i
n
co
m
p
u
t
e
r
s
c
i
en
ce
fro
m
N
a
g
o
y
a
I
n
s
t
i
t
u
t
e
o
f
T
ech
n
o
l
o
g
y
i
n
1
9
9
5
an
d
1
9
9
8
re
s
p
e
c
t
i
v
el
y
.
Cu
rr
en
t
l
y
,
h
e
i
s
a
fu
l
l
p
ro
fe
s
s
o
r
at
Co
l
l
e
g
e
o
f
C
o
m
p
u
t
i
n
g
an
d
I
n
f
o
r
m
at
i
o
n
,
A
l
b
ah
a
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
Sa
u
d
i
A
rab
i
a.
H
e
w
a
s
t
h
e
c
h
a
i
r
m
an
o
f
N
e
t
w
o
rk
S
ec
u
r
i
t
y
W
o
rk
i
n
g
G
ro
u
p
at
A
s
i
a
Paci
fi
c
A
d
v
an
ced
N
e
t
w
o
r
k
s
(A
PA
N
)
fro
m
J
an
u
ar
y
2
0
0
6
t
o
A
u
g
u
s
t
2
0
0
8
,
an
d
t
h
e
ch
ai
r
m
a
n
o
f
F
el
l
o
w
s
h
i
p
Co
mm
i
t
t
ee
at
A
s
i
a
Pac
i
f
i
c
A
d
v
a
n
ce
d
N
e
t
w
o
r
k
s
(A
PA
N
)
fr
o
m
J
an
u
ar
y
2
0
0
7
t
o
A
u
g
u
s
t
2
0
0
8
.
H
e
w
as
t
h
e
d
e
p
u
t
y
d
i
r
ec
t
o
r
an
d
c
o
-
f
o
u
n
d
e
r
o
f
N
at
i
o
n
a
l
A
d
v
a
n
ce
d
I
Pv
6
(N
A
v
6
)
Cen
t
e
r
,
u
n
d
e
r
t
h
e
Mi
n
i
s
t
r
y
o
f
E
n
e
rg
y
,
W
at
e
r,
an
d
Co
mm
u
n
i
c
at
i
o
n
,
Mal
a
y
s
i
a.
H
i
s
r
e
s
e
arch
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
n
c
l
u
d
e
I
P
v
6
,
n
e
t
w
o
rk
s
ecu
ri
t
y
,
w
i
r
e
l
e
s
s
s
e
n
s
o
r
n
e
t
w
o
r
k
s
,
an
d
i
n
t
el
l
i
g
en
t
s
y
s
t
em
s
.
H
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
ed
at
em
ai
l
:
rah
m
at
@
b
u
.
ed
u
.
s
a.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.