生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。本次学术报告将回顾关于GAN的原理、优缺点和应用场景，并介绍基于GAN的表格数据生成算法：CTGAN。
基于GAN的表格数据生成-李班原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/10/12/%e5%9f%ba%e4%ba%8egan%e7%9a%84%e8%a1%a8%e6%a0%bc%e6%95%b0%e6%8d%ae%e7%94%9f%e6%88%90/
简单高效的漏洞检测方法一直是信息系统安全领域研究的热点，微软研究人员借助机器学习和深度神经网络开发出一种用于…
本次报告讲述漏洞检测相关基本概念，源码级漏洞检测的一般步骤，主要从关键点选取、代码切片、代码表示等几个方面讲解源码漏洞检测方法，主要针对泛化性、多类型漏洞检测问题进行研究。
摘要：本报告介绍了视频深度伪造的基本算法，针对算法中存在的3个问题，重点讲述了在小样本条件下的域迁移学习生成伪造视频，并通过攻防对抗的概念引出了伪造视频检测算法，阐明针对伪造视频中…
这篇报告围绕网络拓扑混淆技术展开，首先阐述了网络拓扑脆弱性及攻击者推理真实结构的威胁，强调了混淆防御的重要性。报告详细介绍了AntiTomo和EigenObfu两种主流方法，包括各…
本次报告围绕环境注入攻击展开，首先阐述了环境注入攻击的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了环境注入攻击的研究现状。接着详细介绍了EIA和eTAMP两种具备代表性的方法，包括各自…
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…
卷积神经网络可以有效提取空间特征，但是它研究的对象还是限制在具有规则空间结构的欧几里得数据。本次学术报告重点…
在机器学习中获得标注数据是一个重要的部分。但是在一些专业领域，标注成本高,成本高，导致了获得标注数据困难。主…
介绍了设备识别的发展历史、各层协议的特征及其优劣性，对两篇关于内网、外网识别的高水平文献进行了讲解，对比了设备识别的主要研究方向，以期帮助初学者快速了解领域内的动态及发展前景。
