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，分析用户访问的网站以此来破坏隐私增强技术的保护。僵尸网络为了保证平稳运行需要利用域名生成算法隐藏C&C服务器的域名。本报告可以给大家对抗样本生成的研究提供两个最新视角。
特定安全攻防场景中的对抗样本生成方法-张荣倩原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/07/26/%e7%89%b9%e5%ae%9a%e5%ae%89%e5%85%a8%e6%94%bb%e9%98%b2%e5%9c%ba%e6%99%af%e4%b8%ad%e7%9a%84%e5%af%b9%e6%8a%97%e6%a0%b7%e6%9c%ac%e7%94%9f%e6%88%90%e6%96%b9%e6%b3%95/
研究文本分类硬标签黑盒模型的对抗样本生成方法，分析模型的潜在安全风险，为加强模型鲁棒性提供方向。本次学习报告讲解了文本分类模型对抗样本生成方法的总体状况，并介绍了关于文本分类硬标签…
网络表示是衔接网络原始数据和网络应用任务的桥梁。网络表示学习算法负责从网络数据中学习得到网络中每个节点的向量…
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。…
本次报告介绍了二进制函数相似性分析的发展历史和主要变革，讲解了二进制相似性分析的主要方法，重点介绍了结构特征、语义特征的概念及应用原理。
本次报告介绍一种域自适应网络嵌入框架DANE，该框架解决了嵌入空间偏移和嵌入分布偏移的问题。在DANE中，来自多个网络的节点通过一组共享的可学习参数被编码为向量，以便向量共享对齐的…
随着对抗样本的危险性日益凸显，提高模型的鲁棒性成为研究的主要方向之一，然而，在评估鲁棒性方面还没有统一的标准，使得不同的防御方法之间对比存在很大的困难。
机器学习在现实中常常遇到多分类问题，而一些优秀的二分类学习算法（如逻辑回归，SVM等等）不支持多分类任务。一…
该报告针对流式数据中的概念漂移问题，提出了两种应对方法：PUDD利用预测不确定性实现早期漂移检测，比传统错误率更敏感；CALIPER在漂移发生后基于数据自身判断何时累积足够数据以触…
近年来，尽管针对监督任务的深度模型取得了巨大成功，但机器学习和统计学界对深度聚类方 法的研究有限。在这次学术报告中，我们将讨论深度高斯混合聚类，一个由经典高斯混合模型推广而来 的强…
1. 基本知识 由于Android系统使用的是Linux内核，在Linux上使用的很多攻防技术都能被应用到Android上，进程注入技术就是其中一种。（以下有关进程注入的描述大多针…
