针对开源软件库输入构建需要符合特定编程语言语法规范的问题，现有研究方法分别从构建模型输入和构建API输入两条路线出发，。LEMON方法针对缺陷引起的极小输出差异难以被察觉的问题，采用启发式的模型突变策略放大不同库上模型输出的差异值；FreeFuzz方法使用插桩工具，获取动态执行社区开源API代码和模型时的输入空间，实现更高的代码覆盖率，发现更多潜在缺陷。
面向深度学习软件库的动态漏洞挖掘方法-刘力源原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/07/03/%e9%9d%a2%e5%90%91%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e8%bd%af%e4%bb%b6%e5%ba%93%e7%9a%84%e5%8a%a8%e6%80%81%e6%bc%8f%e6%b4%9e%e6%8c%96%e6%8e%98%e6%96%b9%e6%b3%95/
代码克隆（Code Clone），是指存在于代码库中两个及两个以上相同或者相似的源代码片段， 是软件开发中的常见现象。近年来，针对Ⅳ型克隆即语义级克隆的检测技术受到了广泛关注。主要…
一、 什么是频繁项集项集是指事项的集合，而频繁项集就是频繁出现在数据集中的项集，说白了就在数据集中“出现次数足够多”的项集。其中，项集的出现频度是指包含项集的事务的数量，简称为项集…
对抗式多任务学习是针对普通的多任务学习模型在共享特征提取时，可能会被特定任务的特定特征所污染的问题所提出的，…
风格迁移是将多种类型风格转换成另一风格，是自然语言处理领域的一个重要问题，表征着文本生成和风格控制技术的发展情况，在大数据时代下的隐私保护等方面起着重要作用。本文主要介绍了文本风格…
最新的特定安全攻防场景可以细化为两个研究方向：匿名通信网络的网站指纹防御和僵尸网络的域名生成，以此来介绍对抗样本在防御任务和攻击任务中的应用。网站指纹攻击可以从网站中提取流量模式，…
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…
基于突变的模糊测试对于漏洞检测能力的开发和测试资源的利用较为重要，为了快速、高效地寻找到待测程序中的缺陷，需要提高模糊测试过程的测试效率。本次报告为大家介绍了基于突变的模糊测试的基…
自从深度学习火起来后，预训练过程就是做图像或者视频领域的一种比较常规的做法，有比较长的历史了，而且这种做法很有效，能明显促进应用的效果。那预训练在自然语言处理中优势怎样发展起来的呢…
模型窃取防御技术能够促进深度神经网络的健康发展，推动数据交流与共享。本次报告从输入输出扰动的角度分析了模型窃取防御方法的框架，从数学角度给出了防御的基本原理以及优缺点，利用防御方法…
本次学术报告面向基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘，首先定义二进制缺陷检测子任务的基本概念和TIPO，其后介绍模糊测试、符号执行等动态缺陷检测方法，最终具体讲解了三种基于深度学习的二…
