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/
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…
介绍了格式化字符串漏洞的常见形式，以及在Windows32和Linux64下的两种利用思路，可以扩展到其他漏…
本次学术报告主要讲解了多示例多标记学习(Multi-Instance Multi-Label learning)，主要对多示例多标记…
案件文本分析包含多个子任务，比如罪名、刑期、法条裁决、相似案例匹配、Q&A等。人工智能在法律中的应用，其目标是充分提升法治效能，将法律工作者从繁杂的工作中解放出来。本次学术…
NER一直是NLP领域中的研究热点。近年来，深度学习方法在特征抽取深度和模型精度上表现优异，已经超过了传统方法，但无论是传统机器学习还是深度学习方法都依赖大量标注数据来训练模型。然…
近年来，内部(insider)攻击，包括组织信息系统破坏、信息盗窃、电子欺诈等，具有很强的隐蔽性和破坏性，对个人、企业和国家安全构成了巨大的威胁。因此，我们应该更加关注内部威胁的研…
本报告介绍了深度神经网络鲁棒性评估方法的基本概念和评估方式，并讲述了两种评估方法，分别从定性分析和定量计算两个角度讲述了如何对鲁棒性进行评估，提升对深度神经网络鲁棒性和评估方法的认…
学术论文投稿数量的不断增长带来巨大审稿压力，而人工智能和大数据的发展为学术论文自动化评审提供了契机。本次学术报告介绍了学术论文评审意见生成的两种最新方法，为减轻审稿人负担、提高评审…
时序知识图谱推理根据历史时序知识图谱中已知事实，预测查询中缺失的实体或关系，避免知识图谱不完整性对知识驱动系统造成的影响。本次学术报告首先讲解了时序知识图谱推理基本概念，然后详细介…
机器学习模型可化简为求解一个目标函数/损失函数的最优化问题，根据优化目标及约束的不同，可划分为凸优化（Con…
