面向深度学习软件库的API层的漏洞挖掘方法

深度学习软件库作为构建和训练深度学习模型的基础,对深度学习软件库进行检测、挖掘软件库的代码漏洞,是保障深度学习模型的可靠性的基础之一。
本次报告介绍了2种基于API层的深度学习软件库测试方法,从不同的角度提取API说明文档中的可用信息,提高了漏洞检测效果。

面向深度学习软件库的API层的漏洞挖掘方法-赵智洋

原创文章,作者:bfs,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2023/02/27/%e9%9d%a2%e5%90%91%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e8%bd%af%e4%bb%b6%e5%ba%93%e7%9a%84api%e5%b1%82%e7%9a%84%e6%bc%8f%e6%b4%9e%e6%8c%96%e6%8e%98%e6%96%b9%e6%b3%95%e9%9d%a2%e5%90%91%e6%b7%b1/

(1)
bfsbfs
上一篇 2023年2月20日 上午8:54
下一篇 2023年3月6日 上午8:59

相关推荐

  • 大模型指导的内核模糊测试

    本报告阐述了大模型在内核模糊测试中的应用,介绍了 KernelGPT 和 ECG 两种技术。KernelGPT 自动推断系统调用规范,显著提升漏洞发现效率;ECG 结合静态分析与大…

    2025年6月23日
    1.1K
  • 联邦学习及其后门攻击方法初探

    本次报告对联邦学习及其后门攻击方法展开介绍,阐述了联邦学习的发展脉络和三大主要框架,介绍了联邦学习安全性问题及后门攻击分类方法,重点讲解经典的集中式/分布式联邦后门攻击方法,启发思…

    2022年5月16日
    1.7K
  • 基于深度学习的文本分类方法

    在自然语言处理任务中,文本分类旨在将文本文档分类为给定的类别,是一项基础而重要的任务。近年来,深度神经模型由于其表现力和对特征工程的最低要求而在文本分类中越来越受欢迎。然而,将深度…

    2022年3月7日
    1.1K
  • 深度神经网络模型窃取检测

    本报告介绍了深度神经网络模型窃取检测的三种方法,从算法思想,实验结果,算法分析三个角度对已有算法进行贯穿式总结,阐述了模型窃取检测领域的难点,提升对模型安全领域问题的认识

    2023年3月6日
    1.3K
  • 主动学习在医学图像分析中的应用

          主动学习也叫做询问学习或最佳实验设计,它是机器学的分支,更人工智能。主要的假设是是否学习算法是可以去选择先要…

    2018年8月20日
    1.0K
  • 机器学习模型后门攻击检测

    本次学术报告简要介绍了人工智能系统面临的各种安全威胁,通过将对抗样本与后门攻击进行多方面比较,从而引入了机器学习模型后门攻击的原理和检测方法,以及后门攻击技术的应用领域。

    2021年8月22日
    1.9K
  • DNN模型水印及其鲁棒性评估

    模型水印技术是一种利用特定信息认证保护模型知识产权的方法。本次报告分析了深度学习领域现有的模型水印嵌入方法,从性能鲁棒性和稳定鲁棒性两方面讲述模型水印鲁棒性评估方法,并以实例分析和…

    2023年11月30日
    1.3K
  • 机器学习中的非凸优化

          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…

    2019年6月24日
    2.1K
  • 面向网络应用程序的模糊测试

    本报告介绍了模糊测试中的基本概念及网络应用程序漏洞挖掘发展历史和类型划分等背景知识,对2种基于覆盖引导的灰盒web模糊测试算法进行了具体说明,阐述了网络应用程序漏洞挖掘的发展趋势和…

    2024年5月31日
    902
  • 论辩挖掘领域观点对识别以及抽取方法

    随着社交媒体、论坛产生的用户生成数据不断增长,从大规模信息流中发现、分离和分析论点的需求凸显了论辩挖掘的重要性。本次报告旨在了解此领域经典的系统处理流程,掌握观点对识别和抽取任务定…

    2022年6月20日
    1.4K