目前针对二进制漏洞挖掘主要有三个研究方向：符号执行、污点分析和模糊测试。本次报告首先介绍了污点分析的三个重要概念，其次结合具体代码讲解了污点分析的详细过程，以及在隐式流传播中可能存在的欠污染和过污染问题。最后结合经典论文中提出的libdft污点分析框架，结合实际讲解了libdft框架的结构、原理以及关键技术动态插桩的实现方法和具体应用。
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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，…
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本次学术报告对以往实验室软件系统/代码质量评估的研究方向做了一个总结并引出新的概念：代码异味检测。针对代码异味概念，生成原因和研究最新的方向进行了探讨。同时结合两篇论文，从多异味检…
深度学习软件库作为构建和训练深度学习模型的基础，对深度学习软件库进行检测、挖掘软件库的代码漏洞，是保障深度学习模型的可靠性的基础之一。本次报告介绍了2种基于API层的深度学习软件库…
极端多标签文本分类旨在为每个文本分配大量可能的标签，处理标签数量巨大和数据稀疏性问题。该技术通过高效的特征选择、标签嵌入和深度学习模型，提高分类准确性和速度。极端多标签文本分类广泛…
该研究针对多模态大语言模型生成内容与输入信息不符的“幻觉”问题，提出两种缓解方法：OPERA在推理阶段通过惩罚过信任与回溯重分配机制减少幻觉；HACL在训练阶段引入幻觉文本作为困难…
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可解释性对于建立用户与决策模型之间的信任关系至关重要，提高机器学习模型的可解释性和透明性是机器学习在现实任务中进一步发展和应用的关键。本次报告带大家了解机器学习常用的可解释方法的基…
