本报告讲述了隐私计算技术体系的整体架构及主要理论，给出了迁移学习及领域自适应问题的基本概念，通过详细介绍隐私保护政策下最新的去中心化无监督领域自适应论文以及基于隐私保护的模型联邦个性化论文，启发思考深度学习全周期隐私安全及个性化调度问题。
隐私保护的领域自适应迁移学习方法-郝靖伟原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/10/11/%e9%9a%90%e7%a7%81%e4%bf%9d%e6%8a%a4%e7%9a%84%e9%a2%86%e5%9f%9f%e8%87%aa%e9%80%82%e5%ba%94%e8%bf%81%e7%a7%bb%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e6%96%b9%e6%b3%95/
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…
网络嵌入（Network Embedding）是针对网络中节点进行特征学习的一项新兴的研究任务，它旨在将网络中的节点表示成低维、实值、稠密的向量形式，使得得到的向量形式可以在向量空…
研究深度半监督聚类方法，首先利用自编码器对高维数据降维处理，同时提取构建三种范围的约束信息：主动构建的成对约束、带标签的种子约束、簇间大小比例约束；最后融合三种约束信息指导编码器训…
对抗样本的存在表明现代神经网络是相当脆弱的。为解决这一问题，研究者相继提出了许多方法，其中使用对抗样本进行训练被认为是至今最有效的方法之一。 然而，经过对抗训练后神经网络对于正常样…
本次报告首先讲解了虚拟化技术的原理和使用方式，结合多种虚拟化方式的特点，介绍了实验室内部的选择和使用情况。之后以实验室常用的系统为例，讲解了使用远程服务器搭建深度学习开发环境的过程…
极端多标签文本分类旨在为每个文本分配大量可能的标签，处理标签数量巨大和数据稀疏性问题。该技术通过高效的特征选择、标签嵌入和深度学习模型，提高分类准确性和速度。极端多标签文本分类广泛…
这个漏洞网上的各种中英文分析已经很多了，因此这里我只根据自己的情况做一个小的整理和总结，并将参考的各种相关资料贴上来大家交流学习。 1. CVE-2014-4114 …
APT攻击事件频发，严重危害着各国政府部门、组织、公司的网络信息安全。溯源图追踪日志之间的因果关系，保留了系统的丰富执行历史信息，便于检测长期且隐蔽的APT攻击。本次汇报首先讲解了…
本报告重点讲解了AI测试的发展历史，从2007年Murphy等人认为AI系统是不可测试到后续变形测试、差分测试、覆盖测试、突变测试等传统测试方法的引入，再到正确性、鲁棒性、隐私性、…
1 基本概念 维基百科对动态规划（Dynamic programming，DP）的定义：它是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂…
