后门防御旨在使用神经元剪枝、知识蒸馏等手段消除模型中隐藏的后门，阻止攻击者使用触发器样本控制深度学习模型的输出。本次学术报告主要讲解了两种以对抗性扰动和后门攻击关系为基础的后门防御方法。
对抗性扰动下的后门防御方法-赵怡清原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/01/17/%e5%af%b9%e6%8a%97%e6%80%a7%e6%89%b0%e5%8a%a8%e4%b8%8b%e7%9a%84%e5%90%8e%e9%97%a8%e9%98%b2%e5%be%a1%e6%96%b9%e6%b3%95/
HTTPS(全称：Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer)，是以…
模型窃取防御技术能够促进深度神经网络的健康发展，推动数据交流与共享。本次报告从输入输出扰动的角度分析了模型窃取防御方法的框架，从数学角度给出了防御的基本原理以及优缺点，利用防御方法…
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1.环境感知型恶意软件使用的反检测方法及实例 2.部分高水平文献中的反检测算法原理 3.反检测技术的对抗策略
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本次报告从计算机的总体结构切入，介绍的了计算机系统的分层体系结构；对操作系统及其内核的做了详细说明，包括操作系统与操作系统内核的关系，以及操作系统内核的主要功能等内容；报告还分析了…
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