本报告介绍了深度学习后门攻击基本概念及后门攻击检测发展历史和类型划分等背景知识，对2种基于模型演化策略的后门攻击检测算法进行了具体说明，阐述了深度学习后门攻击检测的发展趋势和未来前景。
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通过模型反演攻击方法研究，验证了模型训练数据面临泄露风险的问题，并希望以此促进对应防御手段的发展。本次学术报告介绍了模型反演攻击方法的相关知识，并聚焦于两个经典的白盒和黑盒攻击方法…
本报告介绍了联邦学习领域后门攻击与防御的基本概念、联邦学习的训练流程，分别聚合规则和聚类规则的后门防御算法进行具体说明，阐述了联邦学习领域后门攻击与防御的发展方向及个人思考。
针对判别模型窃取及防御方法的研究日趋成熟，近期的研究表明，生成模型同样面临模型窃取威胁。本次学术报告重点介绍了关于生成模型的窃取方法的原理，以及其与判别模型窃取方法、评价指标的区别…
前端开发是创建WEB页面或APP等前端界面呈现给用户的过程，通过HTML，CSS及JavaScript以及衍生出来的各种技术、框架、解决方案，来实现互联网产品的用户界面交互。本次学…
Few-shot learning (FSL)的含义是得到从少量样本中学习和概括的能力，它希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后，对于新的类别，只需要少量的样本就能快速学习。…
LDA主题模型可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。同时它是一种无监督学习算法，在训练时不需要…
本报告介绍了模糊测试中的基本概念及网络应用程序漏洞挖掘发展历史和类型划分等背景知识，对2种基于覆盖引导的灰盒web模糊测试算法进行了具体说明，阐述了网络应用程序漏洞挖掘的发展趋势和…
具有大量参数的深度神经网络是非常强大的机器学习系统。然而，在这样复杂的网络中，过拟合的问题难以解决。复杂的网络结构和缓慢的运行速度导致我们很难在测试时通过组合许多不同大型神经网络的…
贝叶斯网络又称信度网络，是Bayes方法的扩展，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。从1988年由Pearl提出后，已经成为近几年来研究的热点.。
可解释性对于建立用户与决策模型之间的信任关系至关重要，提高机器学习模型的可解释性和透明性是机器学习在现实任务中进一步发展和应用的关键。本次报告带大家了解机器学习常用的可解释方法的基…
