关联规则分析是以中基于规则的机器学习算法，也是一种用于知识发现的算法。可以在大数据中发现感兴趣的关系，目的是利用一些度量指标来分辨数据库中存在的强规则。本次学术报告主要介绍了针对无序数据的Apriori算法，以及针对有序数据的GSP、SPADE算法。关联分析应用广泛，可以在大数据分析，网络安全中入侵检测，以及自然语言处理中的关键词提取等任务中用于知识发现，增加特征。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2018/09/25/%e5%85%b3%e8%81%94%e8%a7%84%e5%88%99%e5%88%86%e6%9e%90%e7%9b%b8%e5%85%b3%e7%ae%97%e6%b3%95%e4%bb%8b%e7%bb%8d/
针对开源软件库输入构建需要符合特定编程语言语法规范的问题，现有研究方法分别从构建模型输入和构建API输入两条路线出发，。LEMON方法针对缺陷引起的极小输出差异难以被察觉的问题，采…
随着机器学习的快速发展，图像分类、恶意软件识别等多个领域都通过建立机器学习模型解决相应的问题。但由于一些训练出的模型可能涉及训练数据的隐私信息与模型的商业价值，所以其安全性一直备受…
基于统计的命名实体识别方法根据特征的获取方式，有神经网络和特征工程两个研究方向，实践表明来自知识库的词典特征…
网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网…
研究文本生成大模型的后门攻击，揭示了现有文本大模型的后门风险。本次学术报告详细介绍了现有文本生成模型的后门分类方法以及基准数据集，在文本大模型的多个下游任务实现了后门攻击，并总结了…
法律文本可解释性研究是将可解释性研究方法应用到法律文本领域，旨在构建智慧法庭，辅助法官判案，实现法律检索和类案匹配。本次学术报告从案件罪名预测和相似案例匹配两个应用角度进行讲解，对…
本次学术报告对实验室以往在源代码漏洞检测方向的积累做一个总结，展望未来的发展方向，从技术和应用两个视角审查当前源代码漏洞检测面临的问题。进一步从泛化性、细粒度漏洞检测两个方面进行论…
人工智能技术发展迅速，不仅在图像领域，在决策系统等领域也发挥了重要作用。用于模型训练的数据集中含有显示或者隐式的敏感属性（如性别、种族等），模型往往会利用敏感属性的特征做出决策，这…
文本-图像生成模型在当今生活中有广泛应用，最新研究表明，这类多模态的生成模型也面临着安全风险，例如对抗样本攻击、成员推理攻击和后门攻击等。本次学术报告介绍了文本-图像生成模型最新的…
