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/
1.前言 本文通过阅读几位大牛的文章、演讲报告、exploit编写教程等技术文档不断总结修改而成，列举了当前Windows下常见漏洞利用缓解技术的基本原理及绕过方法，具体技术细节则…
聚焦大模型生成中“幻觉”问题的原理、检测方法及其创造力价值。内容涵盖AI幻觉的定义与分类、典型案例、LLM-Check与Verify-and-Edit两种前沿算法的原理与实验评估，…
为了从网络上海量文本信息提取有价值信息，需要使用计算机处理文本数据，首要任务是将文本转换为计算机可以处理的向量化数据。单词是文本的最小单位，所以需要使用语言模型得到词向量表示成为文…
二进制代码补丁存在性测试（Patch Presence Test, PPT） 旨在检测目标二进制文件是否已应用特定补丁，以确保安全性和合规性。希望在这次学术报告中，大家掌握二进制代…
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…
本报告重点讲解了AI测试的发展历史，从2007年Murphy等人认为AI系统是不可测试到后续变形测试、差分测试、覆盖测试、突变测试等传统测试方法的引入，再到正确性、鲁棒性、隐私性、…
2013年以来深度的神经网络模型在各方面得到了广泛应用，甚至在某些方面达到可以匹配人类的性能，用于“欺骗”神…
时序数据预测任务是时间序列处理领域中一项基本的任务，根据历史时间段数据序列预测未来一段时间的数据序列，广泛应用于天气预报、经济预测、医疗保健预测等领域。在复杂的现实世界中，时序数据…
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。
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。本次报告带大家了解图神经网络的可…
