本次报告对联邦学习及其后门攻击方法展开介绍，阐述了联邦学习的发展脉络和三大主要框架，介绍了联邦学习安全性问题及后门攻击分类方法，重点讲解经典的集中式/分布式联邦后门攻击方法，启发思考为联邦学习提供可验证的鲁棒性保证，最后对应用领域及发展方向做了总结。
联邦学习及其后门攻击方法初探-郝靖伟原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/05/16/%e8%81%94%e9%82%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e5%8f%8a%e5%85%b6%e5%90%8e%e9%97%a8%e6%94%bb%e5%87%bb%e6%96%b9%e6%b3%95%e5%88%9d%e6%8e%a2/
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…
集成学习是机器学习领域中提升单一模型学习效果的典型方法，而Boosting则是集成学习中常用且效果良好的算法之一。通过将Weak learner巧妙地组合成Strong lea…
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…
本次报告主要从Transformer框架入手，介绍基于Transformer模型的时间序列分析方法。针对Transformer模型的位置嵌入、注意力机制、模型架构三个方向在时间序列…
本报告对虚拟化云平台面临的安全威胁与挑战进行介绍，阐述了可用于云平台虚拟机安全检测的系统数据源，重点介绍了利用系统调用序列、系统运行日志的虚拟机异常检测方法，并且概要性介绍了多种序…
每天都有大量的数据生成，这导致人们越来越需要新的努力来应对大数据给多标签学习带来的巨大挑战。例如，极端多标签分类是一个活跃且快速发展的研究领域，它处理的分类任务具有极其大量的类别或…
聚焦IoRT/IIoT场景下联邦基础模型的安全评测与防御，概述联邦微调范式与隐蔽后门风险；重点介绍SecFFT频域一致性检测机制与长期意图建模相结合实现安全加权聚合，以及FL-ID…
研究提示词窃取攻击，揭示了提示词面临的泄露风险。本次学术报告介绍了提示词的应用价值和市场体量，讲述了关于提示词窃取攻击的最新方法，指明了现有的缺陷和未来发展方向。
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本报告阐述了大模型在内核模糊测试中的应用，介绍了 KernelGPT 和 ECG 两种技术。KernelGPT 自动推断系统调用规范，显著提升漏洞发现效率；ECG 结合静态分析与大…
