在机器学习（ML）和人工智能（AI）时代，保护隐私的数据分析至关重要，在这个时代，一个可用性强的数据集可以提供比优化算法更高的收益。然而现有机制无法提供足够的隐私保障阻碍了自然语言处理（NLP）领域的发展，所以对敏感数据的计算和脱敏处理是近年来的一个重要目标。本报告介绍了数据脱敏的重要性和应用场景，简述了数据脱敏针对多元异构的输入数据所使用的方法，并重点描述利用差分隐私噪声扰动原理的文本数据脱敏方法。
利用差分隐私噪声扰动的单词替换方法-关业礼原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/12/07/%e5%88%a9%e7%94%a8%e5%b7%ae%e5%88%86%e9%9a%90%e7%a7%81%e5%99%aa%e5%a3%b0%e6%89%b0%e5%8a%a8%e7%9a%84%e5%8d%95%e8%af%8d%e6%9b%bf%e6%8d%a2%e6%96%b9%e6%b3%95/
社交机器人模仿人类在Twitter等社交平台上的行为。数以百万计的机器人通常基于平台API，通过自动化程序控制，通过模仿真实用户以实现恶意目标，检测社交机器人对于净化网络空间环境具…
本报告围绕多智能体系统的传染性越狱安全风险展开，重点关注如何通过攻击单个智能体，利用多智能体间的通信、记忆检索与协作机制，将越狱效应在系统中指数级扩散。报告从多智能体架构、攻击面、…
多标签学习的研究对于多义性对象的学习建模具有十分重要的意义，现已逐渐成为机器学习界一个新的研究热点。本次报告…
随着大模型技术的兴起和发展，软件漏洞模糊测试方法在新技术的赋能下，可以实现更好的代码覆盖率和漏洞发现数量。本次学术报告针对结合大模型实现模糊测试用例生成的方法，介绍了Fuzz4Al…
具有大量参数的深度神经网络是非常强大的机器学习系统。然而，在这样复杂的网络中，过拟合的问题难以解决。复杂的网络结构和缓慢的运行速度导致我们很难在测试时通过组合许多不同大型神经网络的…
信息抽取是自然语言处理中的重要组成部分，特别是在当今信息化社会中，从海量数据中抽取出有用的信息显得格外有意义。实体关系抽取是信息抽取的基础任务。现实生活中存在着长尾分布的问题，这导…
在机器学习中获得标注数据是一个重要的部分。但是在一些专业领域，标注成本高,成本高，导致了获得标注数据困难。主…
人工智能技术在决策系统等领域发挥了重要作用。用于模型训练的数据集中含有显示或者隐式的敏感属性，模型往往会利用敏感属性的特征做出决策，导致人工智能模型在公平性方面出现偏差，产生严重的…
在很多场景下，收集大量的有标签的数据是非常昂贵、困难、甚至不可能。因此在特定领域、小语种等缺乏标注资源的情况下，NER 任务往往得不到有效解决。为了解决少量标注数据的命名实体识别，…
TCP协议是面向连接的可靠数据传输协议，如何在不可靠协议IP协议的上层实现可靠数据传输，主要通过差错检验、分…
