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/
本报告讲述了加密恶意流量检测领域基本概念，通过详细介绍基于频域分析的实时鲁棒恶意流量检测和基于自适应聚类的网络边缘恶意流量分类方法，启发思考通过统计聚类分析来提升加密恶意流量检测算…
本次报告介绍了源代码变更表征领域，其属于源代码表征领域的进一步研究工作，报告首先介绍领域研究目标、背景意义、发展脉络与基础框架，梳理显式与隐式信息交互两类代码变更表示学习方法；随后…
在自然语言处理任务中，文本分类旨在将文本文档分类为给定的类别，是一项基础而重要的任务。近年来，深度神经模型由于其表现力和对特征工程的最低要求而在文本分类中越来越受欢迎。然而，将深度…
本次报告主要讲述了padding的种类及其影响，介绍了卷积网络的基本概念和性质、使用padding的主要原因等，详细讲解了特征偏移和信息侵蚀的概念、表现及解决方案，最后对paddi…
随着对抗样本的危险性日益凸显，提高模型的鲁棒性成为研究的主要方向之一，然而，在评估鲁棒性方面还没有统一的标准，使得不同的防御方法之间对比存在很大的困难。
在机器学习中获得标注数据是一个重要的部分。但是在一些专业领域，标注成本高,成本高，导致了获得标注数据困难。主…
半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。本次报告首先讲述了半监督学…
深度学习（DL）在图像分类、语音识别等领域达到或超过了人类水平的性能，且被广泛应用于安全关键领域中（自动驾驶、恶意软件检测等）。然而一些原因（如训练数据偏差、模型过拟合或欠拟合），…
1. 简介 VUPEN在Pwn2Own2013上利用此漏洞攻破了Win8+IE10，5月22日VUPEN在其博客上公布了漏洞的细节。它是一个ORG 数组整数溢出漏洞，由于此漏洞的特…
本报告讲述了系统日志数据异常检测的基本框架，介绍了日志解析和迁移学习的基本概念和方法。通过分析日志数据特点和现有的基于深度学习的日志异常检测方法，详细讲解了两种基于迁移学习的日志异…
