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本次报告对联邦学习及其后门攻击方法展开介绍，阐述了联邦学习的发展脉络和三大主要框架，介绍了联邦学习安全性问题及后门攻击分类方法，重点讲解经典的集中式/分布式联邦后门攻击方法，启发思…
随着图神经网络的广泛应用，以及越来越多的组织和企业关注内部威胁，利用图挖掘的方法检测内部威胁受到越来越多研究者的重视。本次报告介绍了利用图挖掘内部威胁检测方法的整体架构，以及如何从…
近年，机器学习已经在计算机视觉、语音识别、语音合成以及自然语言处理（NLP）领域取得了突破性成果，在机器翻译和情感计算中展现的能力也颇令人期待。 其中机器学习方法可以分为生成方法（…
LSTM，全称为长短期记忆网络（Long Short-Term Memory networks），是一种深度神经网络，同时也是一种特殊的循环神经网络（RNN）。通过在RNN的网…
本次报告围绕环境注入攻击展开，首先阐述了环境注入攻击的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了环境注入攻击的研究现状。接着详细介绍了EIA和eTAMP两种具备代表性的方法，包括各自…
Batch Normalization（BN）自从提出之后，因为效果特别好，很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合。BN大法虽然好，但是也存在一些局限和问题，诸如当Batch…
面对渴求大量数据的深度学习，数据扩增方法可以缓和一部分需求，但数据扩增方法往往只应用在有监督学习设定中，带来…
大型复杂软件系统的高频率开发迭代，导致潜在缺陷数量增加，影响工业控制、交通管理等关键领域正常运转。缺陷修复指生成软件缺陷的修复代码，降低人工成本。研究自动化缺陷修复，能够及时修复软…
本报告对虚拟化云平台面临的安全威胁与挑战进行介绍，阐述了可用于云平台虚拟机安全检测的系统数据源，重点介绍了利用系统调用序列、系统运行日志的虚拟机异常检测方法，并且概要性介绍了多种序…
本报告介绍了深度神经网络模型窃取检测的三种方法，从算法思想，实验结果，算法分析三个角度对已有算法进行贯穿式总结，阐述了模型窃取检测领域的难点，提升对模型安全领域问题的认识
