随着大模型技术的兴起和发展，软件漏洞模糊测试方法在新技术的赋能下，可以实现更好的代码覆盖率和漏洞发现数量。本次学术报告针对结合大模型实现模糊测试用例生成的方法，介绍了Fuzz4All、FuzzGPT两篇顶会算法，针对大模型在模糊测试领域应用方式，探讨大模型在传统软件安全领域的作用和创新意义。
大模型赋能的模糊测试用例生成技术-张浩然原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/09/03/%e5%a4%a7%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e8%b5%8b%e8%83%bd%e7%9a%84%e6%a8%a1%e7%b3%8a%e6%b5%8b%e8%af%95%e7%94%a8%e4%be%8b%e7%94%9f%e6%88%90%e6%8a%80%e6%9c%af/
介绍了格式化字符串漏洞的常见形式，以及在Windows32和Linux64下的两种利用思路，可以扩展到其他漏…
随着大数据时代的来临和计算机算力的不断提升，机器学习模型迅速发展，成为计算机视觉、自然语言处理以及恶意软件检测等领域的研究热点。然而最近的研究发现，机器学习模型面临着严峻的安全威胁…
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…
本报告主要介绍数据样本的质量评估方法。随着数据规模的不断扩大，如何有效评估数据样本的贡献成为提升模型性能和效率的关键问题。报告分析了当前领域内的主要评估方法，讨论了不同评估标准对模…
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…
本学术报告概述了人工智能生成内容检测的背景、挑战及两种核心算法——DetectGPT和DeTeCtive。重点阐述了基于概率曲率的零样本检测方法和多级对比学习框架，分析了其原理、优…
源代码表征是软件工程中的一个重要研究领域，主要关注如何有效地将源代码转化为可以支持各种软件工程任务（如代码搜索、克隆检测、代码自动生成等）的数学模型或数据结构。这些表征通常需要捕获…
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…
联邦学习（Federated Learning）在2016年由谷歌最先提出，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或…
