法律文本可解释性研究是将可解释性研究方法应用到法律文本领域，旨在构建智慧法庭，辅助法官判案，实现法律检索和类案匹配。本次学术报告从案件罪名预测和相似案例匹配两个应用角度进行讲解，对可解释性的概念进行全面说明。
法律文本可解释性研究-董勃原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/11/22/%e6%b3%95%e5%be%8b%e6%96%87%e6%9c%ac%e5%8f%af%e8%a7%a3%e9%87%8a%e6%80%a7%e7%a0%94%e7%a9%b6/
机器学习模型可化简为求解一个目标函数/损失函数的最优化问题，根据优化目标及约束的不同，可划分为凸优化（Con…
二进制文件复合类型恢复技术在程序理解、逆向分析和漏洞检测等领域具有关键价值，能够显著提升类型信息还原与代码语义解析的准确性与效率。该技术通过推断和重建结构体、数组等复杂数据类型，有…
通过模型反演攻击方法研究，验证了模型训练数据面临泄露风险的问题，并希望以此促进对应防御手段的发展。本次学术报告介绍了模型反演攻击方法的相关知识，并聚焦于两个经典的白盒和黑盒攻击方法…
本次学术报告旨在带领听众完成图匹配网络相关知识入门。首先介绍了图匹配网络的基本概念；随后以GMN和MGMN为例讲解了图匹配网络的两种经典范式，详细阐述了图匹配网络的基本原理和应用场…
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…
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…
LSTM，全称为长短期记忆网络（Long Short-Term Memory networks），是一种深度神经网络，同时也是一种特殊的循环神经网络（RNN）。通过在RNN的网…
本报告阐述了大模型在内核模糊测试中的应用，介绍了 KernelGPT 和 ECG 两种技术。KernelGPT 自动推断系统调用规范，显著提升漏洞发现效率；ECG 结合静态分析与大…
2018年初，推测执行攻击Spectre的出现表明，一些软件尽管通过了如模糊测试、符号执行等技术的安全检测，但是在执行过程中，攻击者还是可以通过推测执行窃取重要信息。而且，推测执行…
最新的特定安全攻防场景可以细化为两个研究方向：匿名通信网络的网站指纹防御和僵尸网络的域名生成，以此来介绍对抗样本在防御任务和攻击任务中的应用。网站指纹攻击可以从网站中提取流量模式，…
