2013年以来深度的神经网络模型在各方面得到了广泛应用，甚至在某些方面达到可以匹配人类的性能，用于“欺骗”神经网络的对抗样本（Adversarial examples）是近期计算机视觉和机器学习领域的热门研究方向。本次学术报告分析介绍了对抗样本的产生的根本原因、对抗样本生成方法、对抗样本防御思路以及最新的研究进展。
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人工智能软件系统的安全逐渐受到人们的重视，深度学习软件库存在的缺陷可能威胁到框架之上的模型和系统，目前仍然缺少深度学习软件库测试的系统方法。面对深度学习安全领域，针对深度学习软件库…
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注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中。随着注意力机制的…
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网络协议逆向技术是指根据网络流量数据包进行静态分析，推断其所属协议的字段信息、报文格式、交互模式等信息。针对互联网中存在的大量未知（私有）协议进行逆向分析，发现潜在安全漏洞，对维护…
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