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/
随着大语言模型生成文本规模持续扩大，跨模型、跨领域场景下的机生文本检测面临泛化性不足的挑战。本次学术报告从文本生成机制出发，系统介绍了基于前文记忆建模与多范围写作策略差异的代表性方…
归一化流（Normalizing Flows）是一类生成模型，它利用一系列可逆变换将简单分布映射为复杂数据分布，具有精确计算概率密度的能力。在表格数据生成领域，归一化流的应用对于理…
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.。
对抗样本会的存在严重威胁到机器学习模型的输出准确性。目前最常用的对抗样本生成方法是FGSM，其通过在沿着损失…
研究针对文本嵌入模型的模型反演攻击，揭示了自然语言处理领域面临的隐私泄露风险。本次学术报告介绍了关于文本嵌入模型模型反演攻击的最新方法，并指明了现有的缺陷和未来发展方向。
假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法，其基本思想是应用小概率原理。在假设检验中常见的P值是进行检验决策的依据之一，反映某一事件发生的可能性大小。比较常…
针对神经网络模型的缺陷测试使用了神经元覆盖率指标指导测试，这是一种从软件测试领域迁移的概念，指的是测试激活的神经元越多，测试越充分。但是近年来这种测试方法的有效性存疑，特别是测试生…
本次报告从TCP/IP四层模型出发，讲解了分层模型的原理和意义，并系统地从底层到顶层分别讲解了数据链路层、传输层和网络层这三层的主要协议和这些协议的实现原理。通过此次学术报告可以清…
本报告介绍了深度学习后门攻击的基本概念、类型划分等背景知识，对一种基于模型权重修改和一种基于模型结构修改的后门攻击算法进行了具体说明，阐述了对于深度学习后门攻击领域现状的未来发展的…
本次报告从BERT框架入手，讲解基于预训练的加密流量表征方法。首先介绍加密流量分析的问题和挑战，在基本概念部分着重分析BERT输入表示、预训练过程中的MLM和NSP任务，然后以ET…
