本次学术报告对以往实验室软件系统/代码质量评估的研究方向做了一个总结并引出新的概念：代码异味检测。针对代码异味概念，生成原因和研究最新的方向进行了探讨。同时结合两篇论文，从多异味检测的通用性和单异味检测的特异性说明问题和难点。有助于读者进一步理解代码异味检测和代码质量评估，也启发遵守通用规范编程的意识。
代码异味检测-张凌浩原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/06/05/%e4%bb%a3%e7%a0%81%e5%bc%82%e5%91%b3%e6%a3%80%e6%b5%8b/
主要探讨基于大语言模型的事件根因分析。阐述其研究背景、意义，涉及 RCACopilot 和 RCAgent 算法，包含数据收集、处理、输出，以及算法的具体流程等。通过实验对比展示其…
极端多标签文本分类旨在为每个文本分配大量可能的标签，处理标签数量巨大和数据稀疏性问题。该技术通过高效的特征选择、标签嵌入和深度学习模型，提高分类准确性和速度。极端多标签文本分类广泛…
本报告主要介绍了关于面向操作系统的模糊测试方法，探讨了操作系统漏洞挖掘的挑战与常见漏洞类型，详细介绍了模糊测试中的基本概念、常用方法以及两种前沿的Linux内核模糊测试技术ACTO…
随着软件程序日益复杂化、功能多样化，传统的通用模糊测试已经不能满足高效、快速的测试程序中特定高风险区域的崩溃问题。灰盒定向模糊测试应用其特殊的距离计算方法及种子排序方法，将模糊测试…
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数据清洗是数据挖掘工作中很重要的一部分工作，目的是解决数据的质量问题，将“脏”数据变成标准的、干净的数据，更…
对抗攻击是当下智能系统的新威胁，它使得很多在现实世界中应用的智能系统存在的安全漏洞极大地暴露了出来。近年来，学界提出了多种实现对抗攻击的方法，但是在不知道目标模型的防御细节的情况下…
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受热力学的启发，扩散模型目前产生了最先进的图像质量：2021年，扩散模型在图像生成方面的效果击败了GAN。除了尖端的生成质量，扩散模型还不需要对抗性训练；在训练效率方面还具有可扩展…
