本次报告介绍了机器学习模型训练过程中的显存优化方法。首先介绍了深度学习框架的显存利用机制，随后结合原理和具体实例讲解了“代码级”和“框架级”显存优化方法，引导大家在实际科研过程中更好地利用显存空间。
如何优雅地进行模型训练-沈宇辉原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/05/05/%e5%a6%82%e4%bd%95%e4%bc%98%e9%9b%85%e5%9c%b0%e8%bf%9b%e8%a1%8c%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e8%ae%ad%e7%bb%83/
Virtualization-based Monitoring Virtualization-based Monitoring 是指利用虚拟化技术对上层虚拟机进行监控或者保护。通常…
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…
本次报告围绕协议模糊测试方法展开，从提升协议模糊测试效率和有效性上考虑，要满足以下三个层面内容：1、数据生成角度：生成的测试用例要符合协议规范；2、数据传输角度：生成的测试用例能够…
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…
摘要：本报告介绍了web漏洞挖掘中的基本概念，实战通用方案及相关思路总结，进一步详细讲解了手工挖掘中存在的痛点问题，重点阐述了前沿自动化漏洞挖掘算法原理，分析其如何弥补手工挖掘的不…
通过模型反演攻击方法研究，验证了模型训练数据面临泄露风险的问题，并希望以此促进对应防御手段的发展。本次学术报告介绍了模型反演攻击方法的相关知识，并聚焦于两个经典的白盒和黑盒攻击方法…
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…
现在大多数方法都是直推式学习， 不能直接泛化到未知节点。这些方法是在一个固定的图上直接学习每个节点embedding，但是大多情况图是会演化的，当网络结构改变以及新节点的出现，直推…
近年，机器学习已经在计算机视觉、语音识别、语音合成以及自然语言处理（NLP）领域取得了突破性成果，在机器翻译和情感计算中展现的能力也颇令人期待。 其中机器学习方法可以分为生成方法（…
1.恶意软件检测发展历史2.深度学习在恶意软件检测上的应用3.恶意软件反检测技术
