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/
本次学术报告主要给大家详细的介绍DQN算法原理及其调参细节，并且进行举例说明和总结以加深大家的理解。
联邦大模型将联邦学习与大语言模型相结合，遵循“数据不动、模型动”的原则，在无需集中原始数据的前提下，共同训练与优化大模型。该技术能有效破解数据孤岛，为医疗、教育等领域提供隐私安全的…
随着互联网技术的高速发展和数据规模的快速增长，层次多标签分类应用场景越来越多，如文献组织、新闻标注、蛋白质功能分类等。层次多标签文本分类是多标签分类下的子任务，标记每个给定文本与最…
iForest （Isolation Forest）孤立森林 是一个基于Ensemble的快速异常检测方法，具有线性时间复杂度和高精…
本报告主要介绍了隐私数据类型，以及基本的隐私风险检测方法。第一篇论文侧重于分析APP整体的隐私数据泄露，并根据隐私泄露的风险程度给相应的App进行风险评级；第二篇侧重于研究APP中…
联邦学习（Federated Learning）在2016年由谷歌最先提出，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或…
Java虚拟机实现了自动内存管理机制，包括自动内存分配和自动垃圾回收，大大避免了由于代码错误导致的内存泄漏和溢出，得到大量开发者青睐…
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…
1 基本概念 维基百科对动态规划（Dynamic programming，DP）的定义：它是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂…
机器学习模型可化简为求解一个目标函数/损失函数的最优化问题，根据优化目标及约束的不同，可划分为凸优化（Con…
