虚假新闻对社会产生了许多负面影响。现有假新闻检测方法按照输入条件，可分为基于新闻内容及其外部知识的方法，以及基于社交上下文的方法。最新的方法在检测假新闻方面取得了较高的精度，然而这些方法普遍缺乏可解释性。本次报告着重分享有关新闻内容、用户评论的可解释性以及传播网络的可解释性。
可解释的假新闻检测-费泽涛原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/11/14/%e5%8f%af%e8%a7%a3%e9%87%8a%e7%9a%84%e5%81%87%e6%96%b0%e9%97%bb%e6%a3%80%e6%b5%8b/
LSTM，全称为长短期记忆网络（Long Short-Term Memory networks），是一种深度神经网络，同时也是一种特殊的循环神经网络（RNN）。通过在RNN的网…
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，…
简介：神经网络算法在自然语言和计算机视觉等领域取得了快速发展和成熟应用，且在程序分析领域也具有广泛应用，如代码克隆检测、程序分类、漏洞分析和代码搜索等任务。然而不同的程序源代码表示…
随着网络攻击日益复杂化，基于深度学习的入侵检测系统面临严峻的对抗性威胁。本次学术报告聚焦对抗样本的攻防研究，介绍了一种提升模型自身抗攻击能力的防御方法，以及一种能够有效甄别隐蔽对抗…
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…
优化问题是机器学习的核心和本质。在深度学习中，即使有完全相同的数据集和模型框架，使用的优化算法不同，所得到的训练结果也可能不同。深度…
机器学习在现实中常常遇到多分类问题，而一些优秀的二分类学习算法（如逻辑回归，SVM等等）不支持多分类任务。一…
人类正在经历着由深度学习技术推动的人工智能浪潮，它为人类生产和生活带来了巨大的技术革新。然而，以往的机器学习理论大多没有考虑开放甚至对抗的系统运行环境，逐渐暴露出了许多安全和隐私问…
人工智能系统面临着多种安全威胁，其中对抗样本攻击被广泛应用于诸如计算机视觉、自然语言处理、音频处理以及恶意软件检测等多个领域。本文介绍了常见的对抗样本检测方法和原理。特别的，简单分…
代码自动编辑任务通过应用频繁出现的编辑模式对现有代码进行修改，能够提升软件开发的效率。CODIT方法将代码编辑过程建模为树结构变换和标记生成两个阶段。MODIT方法输入整合需要编辑…
