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/
本报告介绍了联邦学习领域后门攻击与防御的基本概念、联邦学习的训练流程，分别聚合规则和聚类规则的后门防御算法进行具体说明，阐述了联邦学习领域后门攻击与防御的发展方向及个人思考。
信息抽取是自然语言处理中的重要组成部分，特别是在当今信息化社会中，从海量数据中抽取出有用的信息显得格外有意义。实体关系抽取是信息抽取的基础任务。现实生活中存在着长尾分布的问题，这导…
强化学习（Reinforcement learning ，RL ）是机器学习领域之一，研究如何通过一系列的顺序决策来达成一个特定目标。本次报告从强化学习的基本框架开始，介绍了强化学…
现在大多数方法都是直推式学习， 不能直接泛化到未知节点。这些方法是在一个固定的图上直接学习每个节点embedding，但是大多情况图是会演化的，当网络结构改变以及新节点的出现，直推…
可解释性对于建立用户与决策模型之间的信任关系至关重要，提高机器学习模型的可解释性和透明性是机器学习在现实任务中进一步发展和应用的关键。本次报告带大家了解机器学习常用的可解释方法的基…
案件文本分析包含多个子任务，比如罪名、刑期、法条裁决、相似案例匹配、Q&A等。人工智能在法律中的应用，其目标是充分提升法治效能，将法律工作者从繁杂的工作中解放出来。本次学术…
后门防御旨在使用神经元剪枝、知识蒸馏等手段消除模型中隐藏的后门，阻止攻击者使用触发器样本控制深度学习模型的输出。本次学术报告主要讲解了两种以对抗性扰动和后门攻击关系为基础的后门防御…
不完全多视图聚类技术旨在处理多视图数据中部分视图缺失的问题，确保在数据不完整的情况下仍能进行有效的聚类分析。通过整合各视图的信息，该技术能够弥合视图之间的差异，提升聚类性能。其应用…
本报告介绍了强化学习领域基本概念，详细介绍了Q-Learning算法和Deep Q Learning算法的原理，简要梳理了了两种算法的发展脉络，以经典案例windy grid-wo…
传统的网络表示一般使用高维的稀疏向量，但是局限在于难以度量节点间的相似性，而一般的静态网络嵌入方法，忽略网络的动态演化过程，因此提出了基于动态网络的嵌入方法学习。本次将基于深度自编…
