人类正在经历着由深度学习技术推动的人工智能浪潮，它为人类生产和生活带来了巨大的技术革新。然而，以往的机器学习理论大多没有考虑开放甚至对抗的系统运行环境，逐渐暴露出了许多安全和隐私问题。本次学术报告介绍了人工智能系统安全防护的基本思想，并分享了六种经典的人工智能系统攻击手段及相应对策，最后讨论了人工智能系统未来在安全研究方面的发展趋势。
网络安全组-学术报告-人工智能系统安全综述-王琛-2020-04-12原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/04/22/%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e8%83%bd%e7%b3%bb%e7%bb%9f%e5%ae%89%e5%85%a8%e7%bb%bc%e8%bf%b0/
程序崩溃的故障定位方法通过统计调试或符号执行，自动推断出程序崩溃的根本原因。本次报告介绍了1个基于符号执行的方法、1个结合统计调试和符号执行的方法，旨在提高故障定位的准确性与效率，…
动态规划——最小编辑代价 序列标注模型 命名实体识别简介 文本表示方法（一）——空间向量模型 文本表示方法（二）——潜在语义分析 文本表示方法(三)——topic models i…
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…
在很多场景下，收集大量的有标签的数据是非常昂贵、困难、甚至不可能。因此在特定领域、小语种等缺乏标注资源的情况下，NER 任务往往得不到有效解决。为了解决少量标注数据的命名实体识别，…
对抗样本会的存在严重威胁到机器学习模型的输出准确性。目前最常用的对抗样本生成方法是FGSM，其通过在沿着损失…
本报告讲述了加密恶意流量检测领域基本概念，通过详细介绍基于频域分析的实时鲁棒恶意流量检测和基于自适应聚类的网络边缘恶意流量分类方法，启发思考通过统计聚类分析来提升加密恶意流量检测算…
风格迁移是将多种类型风格转换成另一风格，是自然语言处理领域的一个重要问题，表征着文本生成和风格控制技术的发展情况，在大数据时代下的隐私保护等方面起着重要作用。本文主要介绍了文本风格…
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…
无人机广泛应用但传统模糊测试存在物理感知盲区且飞控输入高维，漏洞难挖掘。本报告介绍两种新方法：路径规划漏洞挖掘框架 DPFuzzer 及 PID 参数规范推断技术 RouthSea…
