简介：神经网络算法在自然语言和计算机视觉等领域取得了快速发展和成熟应用，且在程序分析领域也具有广泛应用，如代码克隆检测、程序分类、漏洞分析和代码搜索等任务。然而不同的程序源代码表示方法会直接影响神经网络算法的学习性能。本次报告介绍了源代码表示的基本概念和常见方法，并列举了现有的4篇高水平论文的算法原理和基本思想，并进行了横向和纵向对比分析，最后对基于图神经网络的源代码表示方法的应用和未来发展进行了讨论。
基于神经网络的程序表示-陈传涛原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/07/19/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c%e7%9a%84%e6%ba%90%e4%bb%a3%e7%a0%81%e8%a1%a8%e7%a4%ba%e6%96%b9%e6%b3%95/
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…
本次报告对文本数据的脱敏方法展开介绍，介绍了目前常用的文本数据脱敏方法，重点讲解了文本数据泛化脱敏的基本概念，详细阐述了文本泛化脱敏方法和文本差分隐私噪声扰动脱敏方法，最后对比了文…
本次报告围绕大模型指导的协议模糊测试技术展开，首先阐述了大模型指导的协议模糊测试的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了传统协议模糊测试方法的特点与优劣势，并介绍了大模型指导的协…
注意力机制应用在encoder-decoder模型中，可以使Decoder根据时刻的不同，让每一时刻的输入都…
随着大语言模型生成文本规模持续扩大，跨模型、跨领域场景下的机生文本检测面临泛化性不足的挑战。本次学术报告从文本生成机制出发，系统介绍了基于前文记忆建模与多范围写作策略差异的代表性方…
对聚类算法有一点点入门的时候就知道，几乎所有的“平面型”聚类算法都有一个共同的弱点-难以确定类别数（聚类停止条件），而层次聚类在一定程度上解决了这个问题（它算一种比较古老比较通用的…
服务端模板注入是攻击者通过与服务端模板的输入输出交互，在过滤不严格的情况下，构造恶意输入数据，从而达到获取关…
代码变更指对软件源代码的增加，删除，修改。软件项目的代码库可以视为一系列代码变更的有序组合，因此代码变更对理解代码库和分析软件演化过程十分重要。代码变更表示学习旨在将代码变更表示为…
漏洞分类是漏洞分析中的重要一环，为了及时评估并缓解漏洞问题，快速、准确的漏洞分类方法必不可少，但目前漏洞分类领域面临着由于不同类型的漏洞数量高度不平衡导致的漏洞类型预测精度不佳的问…
本报告介绍了深度学习后门攻击基本概念及后门攻击检测发展历史和类型划分等背景知识，对2种基于模型演化策略的后门攻击检测算法进行了具体说明，阐述了深度学习后门攻击检测的发展趋势和未来前…
