针对判别模型窃取及防御方法的研究日趋成熟，近期的研究表明，生成模型同样面临模型窃取威胁。本次学术报告重点介绍了关于生成模型的窃取方法的原理，以及其与判别模型窃取方法、评价指标的区别，最后给出相对应的防御措施。
面向生成模型的模型窃取方法-丁杨原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/07/19/%e9%9d%a2%e5%90%91%e7%94%9f%e6%88%90%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%9a%84%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%aa%83%e5%8f%96%e6%96%b9%e6%b3%95/
遗忘学习被称为机器遗忘或取消学习，是指机器学习或深度学习系统中先前获取的知识随着时间推移而退化的现象。本次学习报告的主要讲解了两种人工智能模型的遗忘学习方法，遗忘训练数据中的特定样…
随着大语言模型的快速发展与广泛应用，其安全问题日益凸显，后门攻击便是主要威胁之一。本次报告介绍了两种针对大模型微调阶段的后门攻击方法，它们分别通过确定目标生成条件和改变Token，…
传递闭包：在数学上的定义——在集合X上的二元关系R的传递闭包是包含R的X上的最小传递关系。其中定义域是数据集X，而运算关系是必须具有传递性，这里的最小传递关系指的是包含所有可达路径…
生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。本次学术报告将回顾关…
反序列化漏洞是指在服务端过滤不严格的情况下，攻击者通过构造恶意序列化结果，使服务端在反序列化过程中执行恶意代…
人工智能技术发展迅速，不仅在图像领域，在决策系统等领域也发挥了重要作用。用于模型训练的数据集中含有显示或者隐式的敏感属性（如性别、种族等），模型往往会利用敏感属性的特征做出决策，这…
Hook技术就是在事件传送到终点前截获并监控事件的传输，像个钩子钩上事件一样，并且能够在钩上事件时，处理一些自己特定的事件。 附件-Android Hook 技术分析.pdf
文本生成技术是自然语言处理中一个重要的研究领域，具有广阔的应用前景。传统文本生成的Seq2Seq框架不能有效地利用原始语料中的语义信息，而Graph2Seq模型可以丰富文本的语义知…
数据不平衡问题是指一个类别的数据个数远远少于另一个类别的数据个数，通常这种问题被称为“数据不平衡”问题，在这…
自步学习（Self-paced Learning）是一种先学习简单样本，后学习复杂样本的迭代算法。它具有很好的健壮性，主要被应用于图…
