模型窃取防御技术能够促进深度神经网络的健康发展，推动数据交流与共享。本次报告从输入输出扰动的角度分析了模型窃取防御方法的框架，从数学角度给出了防御的基本原理以及优缺点，利用防御方法的创新为其它领域的科学研究提供思路。
基于输入输出扰动的模型窃取防御方法-张辰龙原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/07/21/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e8%be%93%e5%85%a5%e8%be%93%e5%87%ba%e6%89%b0%e5%8a%a8%e7%9a%84%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%aa%83%e5%8f%96%e9%98%b2%e5%be%a1%e6%96%b9%e6%b3%95/
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…
CSRF（Cross-site request forgery）全称跨站请求伪造，是利用受害者尚未失效的身份…
复杂软件的模糊测试在大模型快速发展的当下，已经有了多种自动化测试方案，但受制于大模型的生成模式而存在测试效率低、成本高的问题。本次学术报告结合ProphetFuzz和G2FUZZ两…
大语言模型为自动化评审提供了发展契机，但通用AI模型在进行初步筛查和生成评审报告时，普遍存在积极性偏差、知识幻觉以及评价缺乏深度的缺陷。本次学术报告结合DeepReviewer和R…
本报告介绍了深度神经网络模型窃取检测的三种方法，从算法思想，实验结果，算法分析三个角度对已有算法进行贯穿式总结，阐述了模型窃取检测领域的难点，提升对模型安全领域问题的认识
虚拟化技术的提出为操作系统内核安全的保护引入了新的思路和手段——虚拟机监视器（ Virtual Machin…
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…
本学术报告围绕Android原生库的自动化模糊测试问题展开。内容涵盖：安卓原生库漏洞挖掘的主流方法；介绍了两种模糊测试算法的原理以及两篇工作的实验验证与局限性分析。报告旨在分享安卓…
段错误（segmentation fault）是我们在Linux下编程以及在线提交代码常见的错误。本次学术报…
本报告重点讲解了AI测试的发展历史，从2007年Murphy等人认为AI系统是不可测试到后续变形测试、差分测试、覆盖测试、突变测试等传统测试方法的引入，再到正确性、鲁棒性、隐私性、…
