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。
DNN模型水印及其鲁棒性评估原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/11/30/dnn%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e6%b0%b4%e5%8d%b0%e5%8f%8a%e5%85%b6%e9%b2%81%e6%a3%92%e6%80%a7%e8%af%84%e4%bc%b0/
当前监督学习技术已经取得了巨大的成功，但是值得注意的是，由于数据标注过程的成本太高，很多任务很难获得如全部真值标签这样的强监督信息。而无监督学习由于学习过程太过困难，它的发展缓慢。…
2018年初，推测执行攻击Spectre的出现表明，一些软件尽管通过了如模糊测试、符号执行等技术的安全检测，但是在执行过程中，攻击者还是可以通过推测执行窃取重要信息。而且，推测执行…
本次学术报告主要讲解了多示例多标记学习(Multi-Instance Multi-Label learning)，主要对多示例多标记…
异构图（HG）也称为异构信息网络，在现实世界中已变得无处不在；因此，HG嵌入（HG embedding）近年来受到了广泛关注，它旨在学习低维空间中的表示，同时保留下游任务的异构结构…
本次报告介绍一种基于图神经网络的中文短文本匹配模型，采用图结构的多粒度输入解决中文文本分词错误、不一致、歧义等问题造成的匹配性能下降问题。同时，报告介绍了文本匹配的研究现状，帮助大…
人工智能技术发展迅速，不仅在图像领域，在决策系统等领域也发挥了重要作用。用于模型训练的数据集中含有显示或者隐式的敏感属性（如性别、种族等），模型往往会利用敏感属性的特征做出决策，这…
本学术报告系统梳理了机器合成数据生成技术（GAN/VAE/扩散模型）的发展脉络，重点解读了两篇顶会论文——TabDiff（ICLR 2025，面向表格数据的混合型扩散模型）和Fai…
本次报告首先讲解了虚拟化技术的原理和使用方式，结合多种虚拟化方式的特点，介绍了实验室内部的选择和使用情况。之后以实验室常用的系统为例，讲解了使用远程服务器搭建深度学习开发环境的过程…
人工智能系统面临着多种安全威胁，其中对抗样本攻击被广泛应用于诸如计算机视觉、自然语言处理、音频处理以及恶意软件检测等多个领域。本文介绍了常见的对抗样本检测方法和原理。特别的，简单分…
本次报告介绍了机器学习模型训练过程中的显存优化方法。首先介绍了深度学习框架的显存利用机制，随后结合原理和具体实例讲解了“代码级”和“框架级”显存优化方法，引导大家在实际科研过程中更…
