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/
Android恶意软件对社会造成较大危害。为此，本文介绍了一种基于关联行为分析的Android恶意软件检测系统，该方法具有较强的行为表征能力，能有效的应对各种进化变异的恶意软件。
本次学术报告探讨模型窃取防御方法，重点介绍两种前沿防御方案。ModelShield采用自适应鲁棒水印技术，通过查询响应分布自动注入水印，实现被动溯源与版权验证；QUEEN则基于查询…
模型水印攻击旨在干扰、破坏或绕过嵌入在模型中的水印信息。本次报告从模型水印攻击的概念入手，分析其原理和应用场景，利用模型水印攻击方法对模型水印算法分析与评估，为模型水印算法的改进提…
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…
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…
时序知识图谱推理根据历史时序知识图谱中已知事实，预测查询中缺失的实体或关系，避免知识图谱不完整性对知识驱动系统造成的影响。本次学术报告首先讲解了时序知识图谱推理基本概念，然后详细介…
本报告围绕强化学习中的“信用分配”难题，系统梳理了延迟/稀疏奖励场景下如何精准识别关键动作的研究脉络， 介绍LaRe与VinePPO两项新工作 ，分别利用大模型先验与无偏采样提升奖…
数据清洗是数据挖掘工作中很重要的一部分工作，目的是解决数据的质量问题，将“脏”数据变成标准的、干净的数据，更…
成员推理攻击（Membership Inference Attack）作为一种隐私攻击方法，其攻击对象是机器学习目标模型，攻击目标是推理一条或一批数据是否作为目标模型的训练集，以此…
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…
