深度学习（DL）在图像分类、语音识别等领域达到或超过了人类水平的性能，且被广泛应用于安全关键领域中（自动驾驶、恶意软件检测等）。然而一些原因（如训练数据偏差、模型过拟合或欠拟合），会导致深度学习系统在一些边角案例（corner cases）中表现出意料之外或错误的行为。所以在不输钱需要对深度学习系统进行全面系统的测试。本次报告介绍了深度神经网络（DNN）白盒自动化测试框架DeepXplore，介绍了神经元覆盖率的基本概念，对比了DeepXplore与随机选择测试样本和生成对抗样本方法对于测试覆盖的全面性，最后对DeepXplore的优缺点进行了分析。
深度学习系统的自动化测试简介-王逸洲原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/07/12/%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%b3%bb%e7%bb%9f%e7%9a%84%e8%87%aa%e5%8a%a8%e5%8c%96%e6%b5%8b%e8%af%95%e7%ae%80%e4%bb%8b/
智能模型的不确定性是模型内生脆弱性问题的重要表征之一，反映了模型对输入数据预测结果的可信程度，包含了对数据和模型两方面缺陷的量化估计。本次报告介绍了模型不确定性估计工作基本概念，讲…
为了从网络上海量文本信息提取有价值信息，需要使用计算机处理文本数据，首要任务是将文本转换为计算机可以处理的向量化数据。单词是文本的最小单位，所以需要使用语言模型得到词向量表示成为文…
学术报告介绍了一种基于init节区的安卓共享库加固方式、一些防逆向工具和反调试的方法以及解释执行保护共享库的内容。 附件-Andro…
智慧教育系统的不断发展促进了在线学习的用户数量爆炸式增长，对于学生认知水平诊断要求不断提高，群体认知诊断技术能够帮助平台挖掘学习群体的共性需求，增进教学效果。本次学术报告介绍了群体…
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…
网络嵌入（Network Embedding）是针对网络中节点进行特征学习的一项新兴的研究任务，它旨在将网络中的节点表示成低维、实值、稠密的向量形式，使得得到的向量形式可以在向量空…
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…
针对判别模型窃取及防御方法的研究日趋成熟，近期的研究表明，生成模型同样面临模型窃取威胁。本次学术报告重点介绍了关于生成模型的窃取方法的原理，以及其与判别模型窃取方法、评价指标的区别…
2013年以来深度的神经网络模型在各方面得到了广泛应用，甚至在某些方面达到可以匹配人类的性能，用于“欺骗”神…
韩磊 2014/12/25
