研究大模型隐私泄露攻击，揭示了大模型面临的隐私信息泄露风险。本次学术报告介绍了大模型的应用价值和市场体量，讲述了关于大模型隐私泄露攻击的最新方法，指明了现有的缺陷和未来发展方向。
大模型也不安全-小心信息被泄露-皮佳伟原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/08/27/%e5%a4%a7%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e4%b9%9f%e4%b8%8d%e5%ae%89%e5%85%a8-%e5%b0%8f%e5%bf%83%e4%bf%a1%e6%81%af%e8%a2%ab%e6%b3%84%e9%9c%b2/
本次报告对联邦学习及其后门攻击方法展开介绍，阐述了联邦学习的发展脉络和三大主要框架，介绍了联邦学习安全性问题及后门攻击分类方法，重点讲解经典的集中式/分布式联邦后门攻击方法，启发思…
二进制代码反编译技术在漏洞检测、恶意代码分析等逆向工程领域中具有重要应用，显著提升了全检安全分析的效率与深度。该技术有助于高效理解和重构二进制程序，支持其修复、维护与再开发。本次报…
本次报告聚焦大模型支持下的程序崩溃故障定位方法，介绍了AutoFL与FlexFL两个代表性算法，重点讲解了函数交互在大模型中的创新应用，并比较开源与闭源模型在定位精度与效率上的表现…
本次报告主要讲述了加密移动流量分析方法的相关内容，介绍了加密移动流量与普通流量的区别，流量分析的常用方法。解释了判断加密移动流量所属应用程序的分析方法，最后思考模糊流量对加密移动流…
CVE年度统计结果表明，2018年披露的漏洞数量超过16500，创历史新高。漏洞的数量和复杂程度与日俱增，导致传统二进制漏洞自动化挖掘技术的成本也在不断升高。为迎接这些挑战，研究人…
研究文本生成大模型的后门攻击，揭示了现有文本大模型的后门风险。本次学术报告详细介绍了现有文本生成模型的后门分类方法以及基准数据集，在文本大模型的多个下游任务实现了后门攻击，并总结了…
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。
本次报告介绍一种基于图神经网络的中文短文本匹配模型，采用图结构的多粒度输入解决中文文本分词错误、不一致、歧义等问题造成的匹配性能下降问题。同时，报告介绍了文本匹配的研究现状，帮助大…
本报告介绍了模糊测试中的基本概念及网络应用程序漏洞挖掘发展历史和类型划分等背景知识，对2种基于覆盖引导的灰盒web模糊测试算法进行了具体说明，阐述了网络应用程序漏洞挖掘的发展趋势和…
本次报告介绍了模糊测试以及各种分类方法，并且讲解了目前流行的模糊测试工具AFL的原理，阐明了AFL工具是如何提高代码覆盖率的。针对AFL存在的测试用例生成盲目性的问题，介绍了一种基…
