成员推理攻击（Membership Inference Attack）作为一种隐私攻击方法，其攻击对象是机器学习目标模型，攻击目标是推理一条或一批数据是否作为目标模型的训练集，以此达到攻击的效果。基于目标模型的输出，攻击分类器获取成员和非成员数据的特征、损失差异，以此实现成员推理。
成员推理攻击-程瑶原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/10/16/%e6%88%90%e5%91%98%e6%8e%a8%e7%90%86%e6%94%bb%e5%87%bb/
本次报告讲述漏洞检测相关基本概念，源码级漏洞检测的一般步骤，主要从关键点选取、代码切片、代码表示等几个方面讲解源码漏洞检测方法，主要针对泛化性、多类型漏洞检测问题进行研究。
通过模型反演攻击方法研究，验证了模型训练数据面临泄露风险的问题，并希望以此促进对应防御手段的发展。本次学术报告介绍了模型反演攻击方法的相关知识，并聚焦于两个经典的白盒和黑盒攻击方法…
CSRF（Cross-site request forgery）全称跨站请求伪造，是利用受害者尚未失效的身份…
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联邦学习（Federated Learning）在2016年由谷歌最先提出，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或…
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…
