多视角即从各种不同的角度观察同一事物 ，在深度学习中即引入一个函数去模型化特定的视角，并且利用相同输入的冗余视角去联合优化所有函数，达到更好的模型效果。多视角学习可应用于大多数数据分析问题，并可以处理不同领域或需要从各种特征中获得异构数据的问题。本次报告会让大家了解多视角学习的基本概念和常见应用，并启发大家利用多视角的思维去解决专业问题。
多视角深度学习-董勃原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/07/18/%e5%a4%9a%e8%a7%86%e8%a7%92%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0/
本报告介绍了深度学习后门攻击基本概念及后门攻击检测发展历史和类型划分等背景知识，对2种基于模型演化策略的后门攻击检测算法进行了具体说明，阐述了深度学习后门攻击检测的发展趋势和未来前…
图神经网络模型的可解释性对于建立用户与决策模型之间的信任关系至关重要，为了安全、可信地部署图神经网络模型，需要提高图神经网络模型的可解释性和透明性。本次报告为大家介绍图神经网络反事…
本次报告主要讲述了加密移动流量分析方法的相关内容，介绍了加密移动流量与普通流量的区别，流量分析的常用方法。解释了判断加密移动流量所属应用程序的分析方法，最后思考模糊流量对加密移动流…
人工智能系统在近年来取得丰硕的成果，其中神经网络在自动驾驶领域等图像处理方向应用较为广泛。但是神经网络存在安全隐患，容易受到攻击导致决策错误，比如对抗样本攻击和后门攻击。如何测试神…
以深度学习为代表的人工智能技术正在悄然改变人们的生产生活方式，但深度学习模型的部署也带来了一定的安全隐患。对抗样本攻击能使深度学习模型系统进行误判，对各个人工智能应用领域造成了严重…
Few-shot learning (FSL)的含义是得到从少量样本中学习和概括的能力，它希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后，对于新的类别，只需要少量的样本就能快速学习。…
目前针对二进制漏洞挖掘主要有三个研究方向：符号执行、污点分析和模糊测试。本次报告首先介绍了污点分析的三个重要…
基于统计的命名实体识别方法根据特征的获取方式，有神经网络和特征工程两个研究方向，实践表明来自知识库的词典特征…
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…
假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法，其基本思想是应用小概率原理。在假设检验中常见的P值是进行检验决策的依据之一，反映某一事件发生的可能性大小。比较常…
