机器学习已经演化为了一种服务模式，即机器学习即服务模式。互联网公司或提供模型训练接口，或提供模型预测接口给用户以提供相应的服务。但是，在提供服务的整个过程中，机器学习模型不可避免的需要面对安全以及隐私问题。本次学术报告从信息安全CIA模型出发对面临的问题进行分类阐述，并对模型隐私问题中的成员推理攻击的基本概念和防御方法展开讨论，并结合两篇论文介绍了攻击的基本原理和防御的基本思想。最后，针对成员推理攻击的实际应用以及未来发展方向进行了讨论。
成员推理攻击和防御-郜森原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/06/24/%e6%88%90%e5%91%98%e6%8e%a8%e7%90%86%e6%94%bb%e5%87%bb%e5%92%8c%e9%98%b2%e5%be%a1/
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…
高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）用于对样本的概率密度分布进行估计，而估计…
本报告主要介绍了隐私数据类型，以及基本的隐私风险检测方法。第一篇论文侧重于分析APP整体的隐私数据泄露，并根据隐私泄露的风险程度给相应的App进行风险评级；第二篇侧重于研究APP中…
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…
对抗式多任务学习是针对普通的多任务学习模型在共享特征提取时，可能会被特定任务的特定特征所污染的问题所提出的，…
对抗攻击是当下智能系统的新威胁，它使得很多在现实世界中应用的智能系统存在的安全漏洞极大地暴露了出来。近年来，学界提出了多种实现对抗攻击的方法，但是在不知道目标模型的防御细节的情况下…
特征选择是指为了构建模型而选择相关特征子集的过程，目的是去除特征中的无关特征和冗余特征，进而达到简化模型，增…
本次学术报告对实验室以往在源代码漏洞检测方向的积累做一个总结，展望未来的发展方向，从技术和应用两个视角审查当前源代码漏洞检测面临的问题。进一步从泛化性、细粒度漏洞检测两个方面进行论…
学术论文投稿数量的不断增长带来巨大审稿压力，而人工智能和大数据的发展为学术论文自动化评审提供了契机。本次学术报告介绍了学术论文评审意见生成的两种最新方法，为减轻审稿人负担、提高评审…
课程推荐在人机协同、个性化学习平台等智能教育系统中具有重要价值，显著提升了模型对用户兴趣动态变化的建模能力与推荐效果。本次报告将介绍课程推荐任务，分析其研究背景与应用意义，并重点讲…
