表格数据生成能为深度学习扩充不平衡数据，同时也能避免隐私问题，研究如何生成高保真表格数据具有重要意义。本次报告分析了各个生成模型的优劣，以及GAN在表格数据领域的创新思路。
表格数据生成：GAN模型的演进与未来-徐泽豪原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/08/15/%e8%a1%a8%e6%a0%bc%e6%95%b0%e6%8d%ae%e7%94%9f%e6%88%90%ef%bc%9agan%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%9a%84%e6%bc%94%e8%bf%9b%e4%b8%8e%e6%9c%aa%e6%9d%a5/
成员推理攻击（Membership Inference Attack）作为一种隐私攻击方法，其攻击对象是机器学习目标模型，攻击目标是推理一条或一批数据是否作为目标模型的训练集，以此…
归一化流（Normalizing Flows）是一类生成模型，它利用一系列可逆变换将简单分布映射为复杂数据分布，具有精确计算概率密度的能力。在表格数据生成领域，归一化流的应用对于理…
本报告讲述了隐私计算技术体系的整体架构及主要理论，给出了迁移学习及领域自适应问题的基本概念，通过详细介绍隐私保护政策下最新的去中心化无监督领域自适应论文以及基于隐私保护的模型联邦个…
深度学习在近十年取得了长足发展。由于其在复杂领域表现出优异的性能，逐渐被集成到软件体系中形成深度学习系统。这一方面推动了深度学习的发展，另一方面也对深度学习的安全性提出了巨大挑战：…
本学术报告围绕大模型微调中的后门攻击问题展开。内容涵盖：后门攻击的基本原理与主流微调方法；两种新型攻击技术的设计与危害分析；以及针对现有防御体系的不足与盲区，展望后门攻击的未来演进…
胶囊(向量神经)网络是针对CNN的缺陷提出的一种新的方法，主要实现了两点改进：1.将CNN的输出结果由标量（scalar）替换成了向…
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安全漏洞的数量和复杂程度与日俱增，导致漏洞挖掘的成本也在不断升高。而近年对深度学习的研究使得机器具有分析学习能力，如何将深度学习算法应用漏洞挖掘技术成为研究热点。本次报告首先介绍了…
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