摘要：本报告介绍了web漏洞挖掘中的基本概念，实战通用方案及相关思路总结，进一步详细讲解了手工挖掘中存在的痛点问题，重点阐述了前沿自动化漏洞挖掘算法原理，分析其如何弥补手工挖掘的不足从而提升漏洞挖掘准确率。
自动化漏洞挖掘初探-邵思源原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/02/13/%e8%87%aa%e5%8a%a8%e5%8c%96%e6%bc%8f%e6%b4%9e%e6%8c%96%e6%8e%98%e5%88%9d%e6%8e%a2/
半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。本次报告首先讲述了半监督学…
二进制代码反编译技术在漏洞检测、恶意代码分析等逆向工程领域中具有重要应用，显著提升了全检安全分析的效率与深度。该技术有助于高效理解和重构二进制程序，支持其修复、维护与再开发。本次报…
漏洞分类是漏洞分析中的重要一环，为了及时评估并缓解漏洞问题，快速、准确的漏洞分类方法必不可少，但目前漏洞分类领域面临着由于不同类型的漏洞数量高度不平衡导致的漏洞类型预测精度不佳的问…
社交机器人模仿人类在Twitter等社交平台上的行为。数以百万计的机器人通常基于平台API，通过自动化程序控制，通过模仿真实用户以实现恶意目标，检测社交机器人对于净化网络空间环境具…
1.恶意软件检测发展历史2.深度学习在恶意软件检测上的应用3.恶意软件反检测技术
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…
二进制函数相似性分析在1-Day漏洞检测、代码克隆检测、恶意软件检测、软件剽窃检测和自动软件修复等多个应用领域中具有广泛的应用。本次学术报告主要讲解了二进制代码相似性检测技术的基本…
机器学习模型可化简为求解一个目标函数/损失函数的最优化问题，根据优化目标及约束的不同，可划分为凸优化（Con…
本次报告讲解了文本生成中的幻觉问题。首先从文本生成的基本原理出发引入到幻觉问题，着重介绍了幻觉的概念、产生原因以及解决方法。然后从添加外部信息和幻觉数据处理两个角度入手分别介绍了K…
人工智能模型安全是人工智能应用落地需要考量的重要问题，后门攻击威胁是人工智能模型安全的重要议题。本次学术报告以深度神经网络为后门攻击的对象，从深度神经网络训练的内部机理出发，通过了…
