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，并以实例分析和评估了DNN黑盒水印嵌入方法及其鲁棒性。
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模型水印攻击旨在干扰、破坏或绕过嵌入在模型中的水印信息。本次报告从模型水印攻击的概念入手，分析其原理和应用场景，利用模型水印攻击方法对模型水印算法分析与评估，为模型水印算法的改进提…
近年来，随着互联网技术的高速发展和数据规模的快速增长、大数据的应用，多标签分类应用场景越来越多，如电子商务中的商品分类、网页标签、新闻标注、蛋白质功能分类、音乐分类、语义场景分类等…
当下投入使用的恶意软件检测系统日益增多，但同时还带来了大量的安全问题，如何有效地提高恶意软件检测系统的鲁棒性变成当下重要的课题。在这里，从攻击者的角度入手，面向恶意软件检测系统，着…
远程监督方法用于关系抽取任务，会给数据集带来噪声样本，为此，本文介绍了两种基于多示例学习的去噪方法，能够有效的去除训练集中存在的噪声样本。
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本次学术报告面向基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘，首先定义二进制缺陷检测子任务的基本概念和TIPO，其后介绍模糊测试、符号执行等动态缺陷检测方法，最终具体讲解了三种基于深度学习的二…
机器学习在现实中常常遇到多分类问题，而一些优秀的二分类学习算法（如逻辑回归，SVM等等）不支持多分类任务。一…
介绍了设备识别的发展历史、各层协议的特征及其优劣性，对两篇关于内网、外网识别的高水平文献进行了讲解，对比了设备识别的主要研究方向，以期帮助初学者快速了解领域内的动态及发展前景。
