符号执行 （Symbolic Execution）是一种程序分析技术。其可以通过分析程序来得到让特定代码区域执行的输入。使用符号执行分析一个程序时，该程序会使用符号值作为输入，而非一般执行程序时使用的具体值。在达到目标代码时，分析器可以得到相应的路径约束，然后通过约束求解器来得到可以触发目标代码的具体值。本次学术报告将会介绍符号执行的基本原理，面临问题与解决方案，以及现代符号执行引擎的基本使用。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2019/01/02/%e5%ad%a6%e6%9c%af%e6%8a%a5%e5%91%8a-%e7%ac%a6%e5%8f%b7%e6%89%a7%e8%a1%8c%e7%ae%80%e4%bb%8b/
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…
本次报告对表格数据的隐私保护方法展开介绍，介绍了目前常用的表格数据隐私保护方法，重点讲解生成对抗网络的基本原理及其和表格数据隐私保护间关系，详细阐述了经典的利用生成对抗网络生成新表…
本报告介绍了单词级文本对抗攻击（Word-Level Attack）的背景和基本原理，展示了在OpenAttack和TextAttack两类开源工具上的测试样例，并分别讲述了基于义…
异常检测是时间序列分析中必不可少的任务，判断数据是否符合正态数据分布，不符合的部分称为异常。及时发出异常可以使系统维护人员主动进行维护，从而在欺诈检测、入侵检测和能源管理等实际应用…
2018年初，推测执行攻击Spectre的出现表明，一些软件尽管通过了如模糊测试、符号执行等技术的安全检测，但是在执行过程中，攻击者还是可以通过推测执行窃取重要信息。而且，推测执行…
虚拟化技术的提出为操作系统内核安全的保护引入了新的思路和手段——虚拟机监视器（ Virtual Machin…
APT攻击事件频发，严重危害着各国政府部门、组织、公司的网络信息安全。溯源图追踪日志之间的因果关系，保留了系统的丰富执行历史信息，便于检测长期且隐蔽的APT攻击。本次汇报首先讲解了…
近年来，基于机器学习的算法在恶意流量检测领域中越来越流行，但此类算法通常使用浅层模型，在训练之前需要一组专家手工制作的特征来预处理数据。此类方法的主要问题是，在不同类型的场景下，手…
生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。本次学术报告将回顾关…
表格数据生成能为深度学习扩充不平衡数据，同时也能避免隐私问题，研究如何生成高保真表格数据具有重要意义。本次报告分析了各个生成模型的优劣，以及GAN在表格数据领域的创新思路。
