iForest （Isolation Forest）孤立森林 是一个基于Ensemble的快速异常检测方法，具有线性时间复杂度和高精准度，是符合大数据处理要求的state-of-the-art算法。其可以用于网络安全中的攻击检测，金融交易欺诈检测，疾病侦测，和噪声数据过滤等。
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背景知识 序列标注模型被广泛应用于文本处理相关领域，例如分词、词性标注、命名实体识别等方面。现有的序列标注模型主要有HMM，MEMM 以及 CRF，通过对这几种自然语言处理中常用的…
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…
本次学术报告简要介绍了人工智能系统面临的各种安全威胁，通过将对抗样本与后门攻击进行多方面比较，从而引入了机器学习模型后门攻击的原理和检测方法，以及后门攻击技术的应用领域。
本次报告从BERT框架入手，讲解基于预训练的加密流量表征方法。首先介绍加密流量分析的问题和挑战，在基本概念部分着重分析BERT输入表示、预训练过程中的MLM和NSP任务，然后以ET…
HTTPS(全称：Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer)，是以…
深度学习模型具有强大的特征提取能力，在决策领域得到广泛应用，但往往产生不公平的预测结果，造成不良的社会影响，现有的公平性修复方法往往会导致准确率下降。本次学术报告介绍了一种新的深度…
贝叶斯网络又称信度网络，是Bayes方法的扩展，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。从1988年由Pearl提出后，已经成为近几年来研究的热点.。
随着大语言模型的快速发展与广泛应用，其安全问题日益凸显，后门攻击便是主要威胁之一。本次报告介绍了两种针对大模型微调阶段的后门攻击方法，它们分别通过确定目标生成条件和改变Token，…
随着互联网技术的高速发展和数据规模的快速增长，层次多标签分类应用场景越来越多，如文献组织、新闻标注、蛋白质功能分类等。层次多标签文本分类是多标签分类下的子任务，标记每个给定文本与最…
