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/
当深度学习以惊人的准确性执行各种各样任务的同时，在图像分类等领域的深度神经网络却容易受到对抗样本的攻击，从而输出错误的预测结果。本次学术报告首先说明了对抗攻防的主要方法分类和残差网…
CVE年度统计结果表明，2018年披露的漏洞数量超过16500，创历史新高。漏洞的数量和复杂程度与日俱增，导致传统二进制漏洞自动化挖掘技术的成本也在不断升高。为迎接这些挑战，研究人…
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本报告主要介绍了隐私数据类型，以及基本的隐私风险检测方法。第一篇论文侧重于分析APP整体的隐私数据泄露，并根据隐私泄露的风险程度给相应的App进行风险评级；第二篇侧重于研究APP中…
韩磊 2014/12/25
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。
本报告介绍了漏洞检测的基本方法以及基于漏洞代码的漏洞评估的概念和评估方法。针对一种漏洞检测方式和一种漏洞评估方式进行了深入讲解，并探讨了漏洞检测和评估领域的现状，提出了一些未来发展…
以本人为主提出了基于ES（基本数据流层）的视, 音频剪辑算法；基于打包数据流层的视, 音频剪辑算法；基于PES流的视, 音频同步剪辑算法。并基于这些算法实现了基于MPEG-2码流的…
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…
