基于突变的模糊测试对于漏洞检测能力的开发和测试资源的利用较为重要，为了快速、高效地寻找到待测程序中的缺陷，需要提高模糊测试过程的测试效率。本次报告为大家介绍了基于突变的模糊测试的基本概念和前沿方法
基于突变的模糊测试-谢宁原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/06/19/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e7%aa%81%e5%8f%98%e7%9a%84%e6%a8%a1%e7%b3%8a%e6%b5%8b%e8%af%95/
本报告介绍了深度神经网络鲁棒性评估方法的基本概念和评估方式，并讲述了两种评估方法，分别从定性分析和定量计算两个角度讲述了如何对鲁棒性进行评估，提升对深度神经网络鲁棒性和评估方法的认…
NER一直是NLP领域中的研究热点。近年来，深度学习方法在特征抽取深度和模型精度上表现优异，已经超过了传统方法，但无论是传统机器学习还是深度学习方法都依赖大量标注数据来训练模型。然…
随着官方发布的漏洞数量呈现指数的增长趋势，针对漏洞检测技术的研究应运而生。漏洞种类的多样性以及检测方法的单一性导致漏洞检测结果呈现一定的局限性，随着自然语言处理技术的兴起和专家知识…
本次学术报告介绍了深度域适应方法的基本概念，以三种无监督域适应基本算法为例，简要梳理了域适应方法的发展脉络。通过分析半监督域适应方法论文，详细讲解了半监督域适应方法的基本原理。最后…
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…
本次报告主要从Transformer框架入手，介绍基于Transformer模型的时间序列分析方法。针对Transformer模型的位置嵌入、注意力机制、模型架构三个方向在时间序列…
简介：神经网络算法在自然语言和计算机视觉等领域取得了快速发展和成熟应用，且在程序分析领域也具有广泛应用，如代码克隆检测、程序分类、漏洞分析和代码搜索等任务。然而不同的程序源代码表示…
人工智能技术在决策系统等领域发挥了重要作用。用于模型训练的数据集中含有显示或者隐式的敏感属性，模型往往会利用敏感属性的特征做出决策，导致人工智能模型在公平性方面出现偏差，产生严重的…
代码摘要（Code Summarization）是一项通过自动生成自然语言描述以解释目标代码的技术。其目标是帮助理解代码的功能和用途。通过本次学术报告对学习代码摘的学习，希望大家可…
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…
