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，然后通过两种后门攻击方法揭示联邦学习框架的脆弱性，最后提出联邦学习领域后门攻击算法的未来发展。
联邦学习的后门攻击方法-杨得山原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/08/30/%e8%81%94%e9%82%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84%e5%90%8e%e9%97%a8%e6%94%bb%e5%87%bb%e6%96%b9%e6%b3%95/
真实的网络结构是高度非线性和复杂的，现有的浅层模型的网络嵌入方法都无法很好地表示更高级的非线性的网络结构。因…
本次报告从TCP/IP四层模型出发，讲解了分层模型的原理和意义，并系统地从底层到顶层分别讲解了数据链路层、传输层和网络层这三层的主要协议和这些协议的实现原理。通过此次学术报告可以清…
探讨了语言的分类方式：编译型语言和解释型语言，动态类型语言和静态类型语言，以及Python对象是如何实现的，…
深度学习在近十年取得了长足发展。由于其在复杂领域表现出优异的性能，逐渐被集成到软件体系中形成深度学习系统。这一方面推动了深度学习的发展，另一方面也对深度学习的安全性提出了巨大挑战：…
本报告介绍了深度学习后门攻击及其检测的基本概念、类型划分等背景知识，对2种基于主动策略的后门攻击检测算法进行了具体说明，阐述了对于深度学习后门攻击检测的发展趋势和未来前景。
情绪变化识别在人机交互、情绪计算等对话智能领域中具有重要价值，显著增强了模型对动态语境的理解能力。本次报告将介绍对话与语音中的情绪建模任务，分析其研究背景与应用意义，并重点讲解两类…
本报告介绍了开放式信息抽取（OIE）的基本概念，展示了Neural OIE的两大类方法原理，并分别讲述了基于Transformer的Nerual OIE技术和利用Meta-Lear…
认知诊断广泛适用于教育教学、临床测量等需要评估用户认知状态的场景。研究智能教育领域下的认知诊断有助于发现学生的认知缺陷，从而进行个性化精准干预。本次学术报告讲述了认知诊断的基本概念…
在大型项目开发时，可能会遇到多域名或多个ip之间使用ajax异步请求进行通信的情况，默认情况下，浏览器会阻断ajax对跨域请求的读取。本此报告介绍了开发中的跨域方案和跨域方案可能产…
本次报告介绍了二进制函数相似性分析的发展历史和主要变革，讲解了二进制相似性分析的主要方法，重点介绍了结构特征、语义特征的概念及应用原理。
