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源代码的语义、结构和语法特征。本次学术报告通过WySiWiM、CodeGrid两篇顶刊、顶会算法，介绍了一种新的源代码表征方法，探讨代码的布局结构在传统代码表征领域的应用潜力和创新意义。
基于视觉直觉的源代码表征-段学明原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/09/23/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e8%a7%86%e8%a7%89%e7%9b%b4%e8%a7%89%e7%9a%84%e6%ba%90%e4%bb%a3%e7%a0%81%e8%a1%a8%e5%be%81/
法律文本可解释性研究是将可解释性研究方法应用到法律文本领域，旨在构建智慧法庭，辅助法官判案，实现法律检索和类案匹配。本次学术报告从案件罪名预测和相似案例匹配两个应用角度进行讲解，对…
聚焦IoRT/IIoT场景下联邦基础模型的安全评测与防御，概述联邦微调范式与隐蔽后门风险；重点介绍SecFFT频域一致性检测机制与长期意图建模相结合实现安全加权聚合，以及FL-ID…
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。
对抗样本的存在表明现代神经网络是相当脆弱的。为解决这一问题，研究者相继提出了许多方法，其中使用对抗样本进行训练被认为是至今最有效的方法之一。 然而，经过对抗训练后神经网络对于正常样…
网络表示学习（Network Representation Learning），又名网络嵌入（Network Embedding）、图嵌入（Graph Embedding），旨在从…
EM（Expectation-maximization）算法是机器学习十大算法之一。…
超图对比学习是一种利用超图结构来捕捉节点间复杂关系，并通过对比学习机制来优化节点表示的学习方法。本次报告通过两个算法，从超图增强技术、对比损失形式和对比训练策略三个方面介绍超图对比…
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…
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…
本次报告对表格数据的隐私保护方法展开介绍，介绍了目前常用的表格数据隐私保护方法，重点讲解生成对抗网络的基本原理及其和表格数据隐私保护间关系，详细阐述了经典的利用生成对抗网络生成新表…
