围绕图像对抗样本攻防这一核心主题，介绍以 Block Shuffle & Rotation（BSR） 为代表的迁移攻击增强策略，以及以 Delta Data Augmentation（DDA）为代表的基于扰动空间的数据增强防御。通过分析其理论动机、核心算法及实验表现，探讨模型注意力一致性、扰动多样性与鲁棒性提升之间的关联。
对抗样本攻防的两种奇思妙想-罗天长笑原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/11/17/%e5%af%b9%e6%8a%97%e6%a0%b7%e6%9c%ac%e6%94%bb%e9%98%b2%e7%9a%84%e4%b8%a4%e7%a7%8d%e5%a5%87%e6%80%9d%e5%a6%99%e6%83%b3/
爬虫技术是获取数据的利器，它避免了繁琐又低效的人工数据搜集。爬虫带来获取数据极大便利的同时，也催生了反爬技术的发展。学术报告以反爬措施以及对抗反爬的手段作为议题，详细介绍了5类反爬…
Android恶意软件对社会造成较大危害。为此，本文介绍了一种基于关联行为分析的Android恶意软件检测系统，该方法具有较强的行为表征能力，能有效的应对各种进化变异的恶意软件。
本次报告讲述漏洞检测相关基本概念，源码级漏洞检测的一般步骤，主要从关键点选取、代码切片、代码表示等几个方面讲解源码漏洞检测方法，主要针对泛化性、多类型漏洞检测问题进行研究。
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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…
