FNN模型被广泛应用于自动驾驶、医疗诊断等安全关键的领域，因此需要测试模型的正确性，及时发现模型的缺陷并进行模型的修复与再训练。本次学术报告介绍了FNN模型正确性测试中遇到的两个关键问题和四种解决方法，并聚焦于两个最新的白盒与黑盒测试方法。
FNN模型正确性测试及测试样本生成-刘洧光原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/01/26/fnn%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e6%ad%a3%e7%a1%ae%e6%80%a7%e6%b5%8b%e8%af%95%e5%8f%8a%e6%b5%8b%e8%af%95%e6%a0%b7%e6%9c%ac%e7%94%9f%e6%88%90/
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…
用户画像意味着利用机器学习技术来预测用户的属性，例如人口统计学属性，兴趣属性，偏好属性等。它是精确营销的强大…
本次学术报告简要介绍了人工智能系统面临的各种安全威胁，通过将对抗样本与后门攻击进行多方面比较，从而引入了机器学习模型后门攻击的原理和检测方法，以及后门攻击技术的应用领域。
法律文本可解释性研究是将可解释性研究方法应用到法律文本领域，旨在构建智慧法庭，辅助法官判案，实现法律检索和类案匹配。本次学术报告从案件罪名预测和相似案例匹配两个应用角度进行讲解，对…
1. 基本知识 由于Android系统使用的是Linux内核，在Linux上使用的很多攻防技术都能被应用到Android上，进程注入技术就是其中一种。（以下有关进程注入的描述大多针…
摘要：本报告介绍了深度神经网络模型水印的基本概念和嵌入方式，并讲述了两种深度神经网络模型水印保护方法，从水印嵌入、提取和验证三个角度分析了保护模型的原理，提升对模型知识产权保护的认…
本次报告讲解了文本生成中的幻觉问题。首先从文本生成的基本原理出发引入到幻觉问题，着重介绍了幻觉的概念、产生原因以及解决方法。然后从添加外部信息和幻觉数据处理两个角度入手分别介绍了K…
许多真实世界的网络不是静态的而是处于不断进化的状态，随着网络的不断进化，一方面新节点需要被表示，另一方面，原始节点的嵌入表示就变得陈旧，需要被不断更新。本次学术报告首先介绍了动态网…
卷积神经网络可以有效提取空间特征，但是它研究的对象还是限制在具有规则空间结构的欧几里得数据。本次学术报告重点…
研究深度半监督聚类方法，首先利用自编码器对高维数据降维处理，同时提取构建三种范围的约束信息：主动构建的成对约束、带标签的种子约束、簇间大小比例约束；最后融合三种约束信息指导编码器训…
