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/
简单介绍了堆的管理与分配，主要讲述了堆上两种典型的攻击方式，即fast bin attack 和 Unsor…
随着现代软件规模的不断扩大和复杂性的不断提高，软件缺陷调试所消耗的成本也在不断增加，软件缺陷的自动修复成为越来越迫切的需求。软件缺陷自动修复可以分为缺陷定位、补丁生成、补丁验证三个…
本次报告介绍了用户画像建模的相关基本概念，以及用于短文本处理的用户画像构建LDA-RCC组合模型。基本概念包过用户画像的作用、构建过程、分类等。LDA-RCC组合模型解决了传统文本…
网络协议逆向技术是指根据网络流量数据包进行静态分析，推断其所属协议的字段信息、报文格式、交互模式等信息。针对互联网中存在的大量未知（私有）协议进行逆向分析，发现潜在安全漏洞，对维护…
Android恶意软件对社会造成较大危害。为此，本文介绍了一种基于关联行为分析的Android恶意软件检测系统，该方法具有较强的行为表征能力，能有效的应对各种进化变异的恶意软件。
模糊测试是一种通过提供非预期的输入并监视异常结果来发现软件故障的方法。Web应用对于软件提供商和终端用户都具有优越性，针对Web应用…
异构图（HG）也称为异构信息网络，在现实世界中已变得无处不在；因此，HG嵌入（HG embedding）近年来受到了广泛关注，它旨在学习低维空间中的表示，同时保留下游任务的异构结构…
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本报告讲述了即时软件缺陷预测领域的基本概念，通过详细介绍集成了专家特征和语义特征的变更级软件缺陷预测和缺陷定位模型，启发思考通过结合专家特征和代码行上下文语义特征，提高变更级软件缺…
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