安全漏洞的数量和复杂程度与日俱增，导致漏洞挖掘的成本也在不断升高。而近年对深度学习的研究使得机器具有分析学习能力，如何将深度学习算法应用漏洞挖掘技术成为研究热点。本次报告首先介绍了两种常见的漏洞类型：缓冲区错误和资源管理错误，然后梳理了漏洞挖掘相关技术。最后，详细阐述了两种将深度学习算法应用于源代码漏洞挖掘任务的工作内容，并进行了纵向和横向对比分析。
网络安全-学术报告-基于深度学习的源代码漏洞挖掘-陈传涛-v1.2-2020.01.19原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/02/27/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84%e6%ba%90%e4%bb%a3%e7%a0%81%e6%bc%8f%e6%b4%9e%e6%8c%96%e6%8e%98/
本次报告介绍了Python中数据读取和处理的优化方法，对比了csv、pkl、feather、json等数据存储格式的读写速度与空间占用，分析了各数据格式的具体应用场景，同时引入混合…
本次报告首先讲解了虚拟化技术的原理和使用方式，结合多种虚拟化方式的特点，介绍了实验室内部的选择和使用情况。之后以实验室常用的系统为例，讲解了使用远程服务器搭建深度学习开发环境的过程…
对抗样本的存在表明现代神经网络是相当脆弱的。为解决这一问题，研究者相继提出了许多方法，其中使用对抗样本进行训练被认为是至今最有效的方法之一。 然而，经过对抗训练后神经网络对于正常样…
归一化流（Normalizing Flows）是一类生成模型，它利用一系列可逆变换将简单分布映射为复杂数据分布，具有精确计算概率密度的能力。在表格数据生成领域，归一化流的应用对于理…
多标签学习的研究对于多义性对象的学习建模具有十分重要的意义，现已逐渐成为机器学习界一个新的研究热点。本次报告…
深度学习模型校准技术是模型预测可靠性的重要保障手段之一，其通过正则化或后处理方法调节模型对样本实例上的置信度，使其与预测的真实概率良好匹配。本次报告介绍了深度学习模型校准的基本概念…
本报告讲述了系统日志数据异常检测的基本框架，介绍了日志解析和迁移学习的基本概念和方法。通过分析日志数据特点和现有的基于深度学习的日志异常检测方法，详细讲解了两种基于迁移学习的日志异…
XSS攻击是客户端脚本安全中的头号大敌，多次位列OWASP TOP 10榜首，严重威胁到web网络安全。XS…
优化问题在日常生活中比较常见，而对于数据挖掘领域优化问题则更为常见，更为普遍。任何一种算法在设计之初必然预留了一组可调的参数，以期通过参数调节来得到算法的最佳效果。因为参数优化问题…
围绕图像对抗样本攻防这一核心主题，介绍以 Block Shuffle & Rotation（BSR） 为代表的迁移攻击增强策略，以及以 Delta Data Augment…
