本次报告介绍了模糊测试以及各种分类方法，并且讲解了目前流行的模糊测试工具AFL的原理，阐明了AFL工具是如何提高代码覆盖率的。针对AFL存在的测试用例生成盲目性的问题，介绍了一种基于自适应随机测试的测试用例生成方法，实验结果表明使用改进后的方法显著提高了软件测试的效率和质量。
原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/03/29/afl-%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e8%a6%86%e7%9b%96%e7%9a%84%e6%a8%a1%e7%b3%8a%e6%b5%8b%e8%af%95%e5%b7%a5%e5%85%b7/
ChatGPT问世以来，LLM百花齐放，对我们的生活产生了巨大的影响。然而LLM生成的内容存在信息泄露、无中生有等诸多隐患。通过强化学习技术我们可以将生成内容与人类偏好对齐，控制L…
多视图聚类技术旨在利用不同视图之间信息的互补性和一致性增强模型的鲁棒性，提高聚类准确率。本次报告首先讲述多视图聚类的基本概念，然后结合两篇算法对完全多视图聚类和不完全多视图聚类方法…
本次报告对联邦学习及其后门攻击方法展开介绍，阐述了联邦学习的发展脉络和三大主要框架，介绍了联邦学习安全性问题及后门攻击分类方法，重点讲解经典的集中式/分布式联邦后门攻击方法，启发思…
1 基本概念 维基百科对动态规划（Dynamic programming，DP）的定义：它是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂…
本次报告以小米SU7等案例引入AI模型计量，概述计量内涵、发展现状与指标体系，并梳理数据评测、算法评测与人工评测方法；进一步聚焦图增强幻觉检测，讲解LapEigvals注意力谱特征…
Linux系统是大多数人常见但又不熟悉的操作系统，其在软件安装于使用方法上与Windows有较大的差异。本次…
深度模型可解释性一直是业界关注的问题。报告介绍了一种新颖的深度学习可解释性方法——树正则化。通过在深度模型训…
随着计算机技术的发展，漏洞威胁问题已然日渐严峻，高效、准确的漏洞检测技术对于漏洞的发现和防护都至关重要，但目前常用的检测算法面临漏洞数据集少、信息不准确、构建成本高等问题，所以一个…
随着多模态情绪识别应用不断发展，真实场景中的模态缺失问题对模型鲁棒性提出了挑战。本次学术报告聚焦缺失模态下的情绪变化识别，介绍了基于单模态专家融合与难度感知课程学习的代表性方法，为…
动态规划——最小编辑代价 序列标注模型 命名实体识别简介 文本表示方法（一）——空间向量模型 文本表示方法（二）——潜在语义分析 文本表示方法(三)——topic models i…
