人工智能软件系统的安全逐渐受到人们的重视，深度学习软件库存在的缺陷可能威胁到框架之上的模型和系统，目前仍然缺少深度学习软件库测试的系统方法。面对深度学习安全领域，针对深度学习软件库的漏洞方法存在的测试预期如何选取的问题，本次汇报分享了通过两两比较不同框架下模型输出差异的差分测试方法，方法对于分类任务和回归任务分别提出了各自的距离度量，来衡量不同框架输出差异的大小，以及通过计算模型每一层函数输出差异的变化率、手动定位缺陷在代码的最终位置。
面向深度学习组件的漏洞挖掘-刘力源原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2021/12/12/%e9%9d%a2%e5%90%91%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%bb%84%e4%bb%b6%e7%9a%84%e6%bc%8f%e6%b4%9e%e6%8c%96%e6%8e%98/
本次学术报告旨在带领听众完成图匹配网络相关知识入门。首先介绍了图匹配网络的基本概念；随后以GMN和MGMN为例讲解了图匹配网络的两种经典范式，详细阐述了图匹配网络的基本原理和应用场…
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、…
归一化流（Normalizing Flows）是一类生成模型，它利用一系列可逆变换将简单分布映射为复杂数据分布，具有精确计算概率密度的能力。在表格数据生成领域，归一化流的应用对于理…
事务是MySQL数据库用户保证一组sql操作的完整性的一种机制，确保一组操作能够全部成功或者全部失败，不会出…
1.Xen虚拟平台 Xen Hypervisor 位于操作系统与硬件之间，为其上层运行的操作系统内核提供虚拟化的硬件环境。Xen采用混合模式（Hybrid Model），因此在Xe…
本次报告主要讲述了padding的种类及其影响，介绍了卷积网络的基本概念和性质、使用padding的主要原因等，详细讲解了特征偏移和信息侵蚀的概念、表现及解决方案，最后对paddi…
在自然语言处理任务中，文本分类旨在将文本文档分类为给定的类别，是一项基础而重要的任务。近年来，深度神经模型由于其表现力和对特征工程的最低要求而在文本分类中越来越受欢迎。然而，将深度…
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。
联邦学习在保证数据安全和隐私的情况下解决了数据孤岛和数据碎片化问题，主要分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。本次学术报告首先介绍联邦学习的历史现状、分类及应用场景，然后通…
本报告主要介绍了关于面向操作系统的模糊测试方法，探讨了操作系统漏洞挖掘的挑战与常见漏洞类型，详细介绍了模糊测试中的基本概念、常用方法以及两种前沿的Linux内核模糊测试技术ACTO…
