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。
联邦学习的后门防御方法-杨得山原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/04/09/%e8%81%94%e9%82%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84%e5%90%8e%e9%97%a8%e9%98%b2%e5%be%a1%e6%96%b9%e6%b3%95/
随着机器学习的发展，机器学习已经广泛应用于入侵检测，但研究发现基于机器学习的检测技术存在安全隐患，极易遭受对抗样本的攻击，为了更好的评估入侵检测系统的鲁棒性，研究网络流量的对抗样本…
本报告介绍了深度学习后门攻击基本概念及后门攻击检测发展历史和类型划分等背景知识，对2种基于模型演化策略的后门攻击检测算法进行了具体说明，阐述了深度学习后门攻击检测的发展趋势和未来前…
当深度学习以惊人的准确性执行各种各样任务的同时，在图像分类等领域的深度神经网络却容易受到对抗样本的攻击，从而输出错误的预测结果。本次学术报告首先说明了对抗攻防的主要方法分类和残差网…
深度学习模型具有强大的特征提取能力，在决策领域得到广泛应用，但往往产生不公平的预测结果，造成不良的社会影响，现有的公平性修复方法往往会导致准确率下降。本次学术报告介绍了一种新的深度…
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…
本报告介绍了深度学习后门攻击的基本概念、类型划分等背景知识，对一种基于模型权重修改和一种基于模型结构修改的后门攻击算法进行了具体说明，阐述了对于深度学习后门攻击领域现状的未来发展的…
图神经网络模型的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，为了安全、可信地部署图神经网络模型，需要提高图神经网络模型的可解释性和透明性。本次报告为大家介绍图神经网络反事…
程序崩溃的根本原因分析技术旨在通过分析崩溃时的输入数据，自动推断并定位导致崩溃的根本原因所在的位置，辅助开发人员快速修复软件缺陷。本次报告介绍了2个利用谓词进行程序崩溃的根本原因分…
贝叶斯网络又称信度网络，是Bayes方法的扩展，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。从1988年由Pearl提出后，已经成为近几年来研究的热点.。
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函数相似性分析任务的研究…
