研究文本分类硬标签黑盒模型的对抗样本生成方法，分析模型的潜在安全风险，为加强模型鲁棒性提供方向。本次学习报告讲解了文本分类模型对抗样本生成方法的总体状况，并介绍了关于文本分类硬标签黑盒模型对抗样本生成的最新方法，指明了现有的缺陷和未来发展方向。
文本分类硬标签黑盒模型的对抗样本生成方法研究-郑俊怡原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/11/27/%e6%96%87%e6%9c%ac%e5%88%86%e7%b1%bb%e7%a1%ac%e6%a0%87%e7%ad%be%e9%bb%91%e7%9b%92%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%9a%84%e5%af%b9%e6%8a%97%e6%a0%b7%e6%9c%ac%e7%94%9f%e6%88%90%e6%96%b9%e6%b3%95%e7%a0%94%e7%a9%b6/
条件随机场（conditional random fields）是一种满足马尔可夫性质的条件概率图模型。它很好地解决了隐马尔可夫模型…
表格数据生成能为深度学习扩充不平衡数据，同时也能避免隐私问题，研究如何生成高保真表格数据具有重要意义。本次报告分析了各个生成模型的优劣，以及GAN在表格数据领域的创新思路。
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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Fuzz4Al…
安全漏洞的数量和复杂程度与日俱增，导致漏洞挖掘的成本也在不断升高。而近年对深度学习的研究使得机器具有分析学习能力，如何将深度学习算法应用漏洞挖掘技术成为研究热点。本次报告首先介绍了…
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推荐系统在现在的生活中随处可见，淘宝天猫的商品推荐，音乐软件的每日歌曲推荐等，协同过滤就是一种很受欢迎的推荐…
