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置顶 提升WEB应用安全——BFS团队提交开源CMS 12个现存漏洞
北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心对开源CMS系统Sourcecodester Car Driving School Management System进行安全测试，共新发现12个漏洞。 该开源CMS系统用于学员学习记录统一管理，基于PHP/OOP编写，其用户访问量已达15181人次，其安全问题直接关系到于公网部署了该系统的广大用户开发者。然而，该系统存…
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置顶 2024年第21届信息安全与对抗技术竞赛（ISCC2024）个人挑战赛、无限擂台赛、数据思维赛简况
ISCC宗旨：提升信息安全意识，普及信息安全知识，实践信息安全技术，共创信息安全环境，发现信息安全人才！ ISCC于2004年国内首创，连续举办21届，累计参赛者11.6万人次以上。 第21届信息安全与对抗技术竞赛（ISCC2024）“个人挑战赛”同时面向中小学生、大学生和研究生等，共设个人挑战赛、分组对抗赛、无限擂台赛和数据思维赛4个赛项。 个人挑战赛于2…
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置顶 灵通测（九尾狐）：打造新生代多领域模糊测试解决方案
灵通测（九尾狐）是一款由BFS（北京森林工作室）自主研发的高兼容、集成化的模糊测试平台，旨在为安全工程专家提供全面的漏洞挖掘与安全评估报告。灵通测专注于安全测试及漏洞挖掘任务，能够对不同操作系统应用程序、公有/私有通信协议、工控硬件设备等进行模糊测试，自动化生成大量测试用例高效挖掘测试对象的潜在漏洞和缺陷，同时支持对Web应用程序进行API测试、端口扫描、漏…
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置顶 全国大学生信息安全与对抗技术竞赛(ISCC)入选全国普通高校大学生竞赛目录
2023年3月22日，中国高等教育学会高校竞赛评估与管理体系研究专家工作组发布《2022全国普通高校大学生竞赛分析报告》，共有26项本科独立赛事、1项系列赛子赛事和2项高职赛事，合计29项新增列入《2023全国普通高校大学生竞赛分析报告》竞赛目录（附件）。 https://www.cahe.edu.cn/site/content/16010.html 近日，…
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极端多标签文本分类
极端多标签文本分类旨在为每个文本分配大量可能的标签，处理标签数量巨大和数据稀疏性问题。该技术通过高效的特征选择、标签嵌入和深度学习模型，提高分类准确性和速度。极端多标签文本分类广泛应用于搜索引擎、推荐系统和社交媒体分析等领域，能够应对大规模标签空间下的挑战，实现更精细和个性化的文本分类。
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不完全多视图聚类技术
不完全多视图聚类技术旨在处理多视图数据中部分视图缺失的问题，确保在数据不完整的情况下仍能进行有效的聚类分析。通过整合各视图的信息，该技术能够弥合视图之间的差异，提升聚类性能。其应用广泛，包括图像分类、文本分析和生物信息学等领域，能够有效应对数据缺失所带来的挑战。
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大模型赋能的模糊测试用例生成技术
随着大模型技术的兴起和发展，软件漏洞模糊测试方法在新技术的赋能下，可以实现更好的代码覆盖率和漏洞发现数量。本次学术报告针对结合大模型实现模糊测试用例生成的方法，介绍了Fuzz4All、FuzzGPT两篇顶会算法，针对大模型在模糊测试领域应用方式，探讨大模型在传统软件安全领域的作用和创新意义。
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模型水印攻击方法
模型水印攻击旨在干扰、破坏或绕过嵌入在模型中的水印信息。本次报告从模型水印攻击的概念入手，分析其原理和应用场景，利用模型水印攻击方法对模型水印算法分析与评估，为模型水印算法的改进提供新的优化方向。
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