随着网络技术的飞速发展，其安全问题日益突出。虽然已经采取了多种网络安全防护措施，但是单一的安全防护措施没有综合考虑各种防护措施之间的关联性，无法从宏观角度评估网络安全性。网络安全态势感知的研究正是在这种背景下产生的。
网络安全态势感知融合所有可获取的信息实时评估网络的安全态势，为网络安全管理员的决策分析提供依据，将不安全因素带来的风险和损失降到最低。网络安全态势感知在提高网络的监控能力、应急响应能力和预测网络安全的发展趋势等方面都具有重要的意义。
原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/04/21/%e7%bd%91%e7%bb%9c%e5%ae%89%e5%85%a8%e6%80%81%e5%8a%bf%e6%84%9f%e7%9f%a5/
集成学习是机器学习领域中提升单一模型学习效果的典型方法，而Boosting则是集成学习中常用且效果良好的算法之一。通过将Weak learner巧妙地组合成Strong lea…
本报告介绍了利用系统的日志数据进行异常检测所面临的挑战，给出了日志数据分类、用途、实例等基本概念和基础知识，并对日志数据的解析处理和利用日志数据进行异常检测的高水平文献算法进行了详…
深度学习模型的鲁棒性解释方法旨在提升模型在面对输入扰动或对抗攻击时的解释一致性，是增强模型可信性和应用价值的重要研究方向。本次学术报告介绍了该领域的研究背景与发展现状，重点阐述了M…
本报告探讨了大语言模型智能体工具调用机制中的安全漏洞，重点分析了两种新型攻击方法。AMA攻击通过黑盒迭代优化恶意工具的元数据，使其在语义合法的前提下显著提升被智能体选择的概率，在多…
随着互联网技术的高速发展和数据规模的快速增长，层次多标签分类应用场景越来越多，如文献组织、新闻标注、蛋白质功能分类等。层次多标签文本分类是多标签分类下的子任务，标记每个给定文本与最…
特征选择是指为了构建模型而选择相关特征子集的过程，目的是去除特征中的无关特征和冗余特征，进而达到简化模型，增…
本报告讲述了隐私计算技术体系的整体架构及主要理论，给出了迁移学习及领域自适应问题的基本概念，通过详细介绍隐私保护政策下最新的去中心化无监督领域自适应论文以及基于隐私保护的模型联邦个…
背景 熟悉模式识别的童鞋都很清楚，在模式识别领域内存在许多的学习算法和技术。面对纷繁的算法，我们必然会产生疑问：究竟哪一个算法才是“最好的”。值的强调的是每个算法都有相应的先验假设…
本报告阐述了大模型在内核模糊测试中的应用，介绍了 KernelGPT 和 ECG 两种技术。KernelGPT 自动推断系统调用规范，显著提升漏洞发现效率；ECG 结合静态分析与大…
联邦学习在保证数据安全和隐私的情况下解决了数据孤岛和数据碎片化问题，主要分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。本次学术报告首先介绍联邦学习的历史现状、分类及应用场景，然后通…
