文本-图像生成模型在当今生活中有广泛应用，最新研究表明，这类多模态的生成模型也面临着安全风险，例如对抗样本攻击、成员推理攻击和后门攻击等。本次学术报告介绍了文本-图像生成模型最新的两种后门攻击方法，为未来的防御方法带来了启发和思考。
扩散模型的后门攻击研究-赵怡清原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/09/16/%e6%89%a9%e6%95%a3%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%9a%84%e5%90%8e%e9%97%a8%e6%94%bb%e5%87%bb%e7%a0%94%e7%a9%b6/
随着大语言模型的快速发展与广泛应用，其安全问题日益凸显，后门攻击便是主要威胁之一。本次报告介绍了两种针对大模型微调阶段的后门攻击方法，它们分别通过确定目标生成条件和改变Token，…
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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…
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研究深度半监督聚类方法，首先利用自编码器对高维数据降维处理，同时提取构建三种范围的约束信息：主动构建的成对约束、带标签的种子约束、簇间大小比例约束；最后融合三种约束信息指导编码器训…
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…
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