基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘

本次学术报告面向基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘,首先定义二进制缺陷检测子任务的基本概念和TIPO,其后介绍模糊测试、符号执行等动态缺陷检测方法,最终具体讲解了三种基于深度学习的二进制缺陷动态检测方法的算法原理。旨在帮助听众建立二进制漏洞挖掘的基本概念,并拓宽应用深度学习方法的思路。

基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘-闫晗

原创文章,作者:bfs,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2020/08/02/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84%e4%ba%8c%e8%bf%9b%e5%88%b6%e8%bd%af%e4%bb%b6%e6%bc%8f%e6%b4%9e%e6%8c%96%e6%8e%98-2/

赞 (2)
bfsbfs
上一篇 2020年8月1日
下一篇 2020年8月5日

相关推荐

  • 面向数据异构与通信高效的联邦大模型优化与应用研究

    联邦大模型将联邦学习与大语言模型相结合,遵循“数据不动、模型动”的原则,在无需集中原始数据的前提下,共同训练与优化大模型。该技术能有效破解数据孤岛,为医疗、教育等领域提供隐私安全的…

    2025年10月27日
    4.2K
  • 深度神经网络模型窃取检测

    本报告介绍了深度神经网络模型窃取检测的三种方法,从算法思想,实验结果,算法分析三个角度对已有算法进行贯穿式总结,阐述了模型窃取检测领域的难点,提升对模型安全领域问题的认识

    2023年3月6日
    3.7K
  • 超图对比学习

    超图对比学习是一种利用超图结构来捕捉节点间复杂关系,并通过对比学习机制来优化节点表示的学习方法。本次报告通过两个算法,从超图增强技术、对比损失形式和对比训练策略三个方面介绍超图对比…

    2024年8月19日
    3.6K
  • 即时缺陷预测技术研究

    本报告讲述了即时软件缺陷预测领域的基本概念,通过详细介绍集成了专家特征和语义特征的变更级软件缺陷预测和缺陷定位模型,启发思考通过结合专家特征和代码行上下文语义特征,提高变更级软件缺…

    2022年12月13日
    3.8K
  • 序列标注模型

    背景知识 序列标注模型被广泛应用于文本处理相关领域,例如分词、词性标注、命名实体识别等方面。现有的序列标注模型主要有HMM,MEMM 以及 CRF,通过对这几种自然语言处理中常用的…

    2015年2月2日
    4.1K
  • 符号执行简介

          符号执行 (Symbolic Execution)是一种程序分析技术。其可以通过分析程序来得到让特…

    2019年1月2日
    3.9K
  • 深度学习模型校准技术

    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…

    2024年7月2日
    4.1K
  • 大模型赋能自动化渗透测试技术

    本次报告围绕大模型赋能的自动化渗透测试技术展开,首先阐述了渗透测试的基本概念、研究背景和研究意义,然后介绍了大模型赋能的自动化渗透测试技术的研究现状和常见的agent框架。接着详细…

    2026年1月26日
    4.3K
  • 源代码安全补丁存在性测试

    本报告围绕“源代码安全补丁存在性测试”展开,聚焦于如何自动识别开源软件中的安全补丁,解决安全补丁与普通补丁混杂、厂商静默发布、攻击窗口缩短等问题,介绍了一种结构感知的检测方法——R…

    2025年7月21日
    3.7K
  • python Web编程-Django

    本次学术报告介绍Web及其两种基本开发方式前后端分离和前后端不分离,然后针对pythonWeb开发中适合初学者且较为稳定的Django 展开介绍,内容主要包括Django基本开发模…

    2021年1月24日
    4.0K