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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本学术报告围绕Android原生库的自动化模糊测试问题展开。内容涵盖：安卓原生库漏洞挖掘的主流方法；介绍了两种模糊测试算法的原理以及两篇工作的实验验证与局限性分析。报告旨在分享安卓…
最新的特定安全攻防场景可以细化为两个研究方向：匿名通信网络的网站指纹防御和僵尸网络的域名生成，以此来介绍对抗样本在防御任务和攻击任务中的应用。网站指纹攻击可以从网站中提取流量模式，…
本次报告介绍一种基于图神经网络的中文短文本匹配模型，采用图结构的多粒度输入解决中文文本分词错误、不一致、歧义等问题造成的匹配性能下降问题。同时，报告介绍了文本匹配的研究现状，帮助大…
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研究提示词窃取攻击，揭示了提示词面临的泄露风险。本次学术报告介绍了提示词的应用价值和市场体量，讲述了关于提示词窃取攻击的最新方法，指明了现有的缺陷和未来发展方向。
深度学习在近十年取得了长足发展。由于其在复杂领域表现出优异的性能，逐渐被集成到软件体系中形成深度学习系统。这一方面推动了深度学习的发展，另一方面也对深度学习的安全性提出了巨大挑战：…
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