本次学术报告简要介绍了人工智能系统面临的各种安全威胁，通过将对抗样本与后门攻击进行多方面比较，从而引入了机器学习模型后门攻击的原理和检测方法，以及后门攻击技术的应用领域。
机器学习模型后门攻击检测-尹培宇原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/08/22/%e6%9c%ba%e5%99%a8%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e5%90%8e%e9%97%a8%e6%94%bb%e5%87%bb%e6%a3%80%e6%b5%8b/
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异构图（HG）也称为异构信息网络，在现实世界中已变得无处不在；因此，HG嵌入（HG embedding）近年来受到了广泛关注，它旨在学习低维空间中的表示，同时保留下游任务的异构结构…
本次学术报告主要给大家详细的介绍DQN算法原理及其调参细节，并且进行举例说明和总结以加深大家的理解。
联邦大模型将联邦学习与大语言模型相结合，遵循“数据不动、模型动”的原则，在无需集中原始数据的前提下，共同训练与优化大模型。该技术能有效破解数据孤岛，为医疗、教育等领域提供隐私安全的…
本报告围绕“数据集不平衡程度评估”展开，聚焦于如何科学量化多类数据中的结构性不平衡问题，突破传统以样本比例为核心的评估局限。报告系统回顾了不平衡评估的发展脉络，分析了现有方法在面对…
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。
2018年初，推测执行攻击Spectre的出现表明，一些软件尽管通过了如模糊测试、符号执行等技术的安全检测，但是在执行过程中，攻击者还是可以通过推测执行窃取重要信息。而且，推测执行…
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