本报告主要介绍了关于面向操作系统的模糊测试方法，探讨了操作系统漏洞挖掘的挑战与常见漏洞类型，详细介绍了模糊测试中的基本概念、常用方法以及两种前沿的Linux内核模糊测试技术ACTOR和FuzzNG的原理与方法
面向操作系统的模糊测试-杨语航原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/02/09/%e9%9d%a2%e5%90%91%e6%93%8d%e4%bd%9c%e7%b3%bb%e7%bb%9f%e7%9a%84%e6%a8%a1%e7%b3%8a%e6%b5%8b%e8%af%95/
随着软件程序日益复杂化、功能多样化，传统的通用模糊测试已经不能满足高效、快速的测试程序中特定高风险区域的崩溃问题。灰盒定向模糊测试应用其特殊的距离计算方法及种子排序方法，将模糊测试…
网络嵌入（Network Embedding）是针对网络中节点进行特征学习的一项新兴的研究任务，它旨在将网络中的节点表示成低维、实值、稠密的向量形式，使得得到的向量形式可以在向量空…
本次报告先介绍了五种Web开发模式，讲解了各种开发模式的结构和优缺点，并结合实验室内部情况对合适的开发模式进行了推荐。之后简单介绍了Django、Flask、CherryPy这三个…
吕英 2015.1.28
一、 什么是频繁项集项集是指事项的集合，而频繁项集就是频繁出现在数据集中的项集，说白了就在数据集中“出现次数足够多”的项集。其中，项集的出现频度是指包含项集的事务的数量，简称为项集…
多智能体系统安全是当前人工智能研究中的重要方向，与系统稳定性、信息可信性及防御能力密切相关，但现有研究多集中于单智能体输入输出过滤或局部安全策略，难以刻画复杂交互网络中的全局风险传…
特征选择是指为了构建模型而选择相关特征子集的过程，目的是去除特征中的无关特征和冗余特征，进而达到简化模型，增…
ChatGPT问世以来，LLM百花齐放，对我们的生活产生了巨大的影响。然而LLM生成的内容存在信息泄露、无中生有等诸多隐患。通过强化学习技术我们可以将生成内容与人类偏好对齐，控制L…
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…
目前音频处理领域各种系统的参数优化研究，通常把系统的各个层次（一般包括特征提取、特征向量生成、模型训练等）割裂开来进行相互独立的参数寻优，再将独立寻优结果进行简单组合，构成系统的参…
