随着网络攻击日益复杂化，基于深度学习的入侵检测系统面临严峻的对抗性威胁。本次学术报告聚焦对抗样本的攻防研究，介绍了一种提升模型自身抗攻击能力的防御方法，以及一种能够有效甄别隐蔽对抗样本的检测方法，为构筑下一代鲁棒NIDS奠定了坚实基础。
基于深度学习的NIDS对抗样本检测与防御技术-袁梦佳原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/12/15/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84nids%e5%af%b9%e6%8a%97%e6%a0%b7%e6%9c%ac%e6%a3%80%e6%b5%8b%e4%b8%8e%e9%98%b2%e5%be%a1%e6%8a%80%e6%9c%af/
前端开发是创建WEB页面或APP等前端界面呈现给用户的过程，通过HTML，CSS及JavaScript以及衍生出来的各种技术、框架、解决方案，来实现互联网产品的用户界面交互。本次学…
二进制代码补丁存在性测试（Patch Presence Test, PPT） 旨在检测目标二进制文件是否已应用特定补丁，以确保安全性和合规性。希望在这次学术报告中，大家掌握二进制代…
近年来深度学习技术不断突破，极大促进了人工智能行业的发展，但人工智能模型本身易受到对抗攻击从而引起严重后果。对原始样本有针对性地加入微小扰动，该扰动不易被人眼所察觉，但会导致人工智…
本次学术报告介绍Web及其两种基本开发方式前后端分离和前后端不分离，然后针对pythonWeb开发中适合初学者且较为稳定的Django 展开介绍，内容主要包括Django基本开发模…
该研究针对多模态大语言模型生成内容与输入信息不符的“幻觉”问题，提出两种缓解方法：OPERA在推理阶段通过惩罚过信任与回溯重分配机制减少幻觉；HACL在训练阶段引入幻觉文本作为困难…
本报告讲述了即时软件缺陷预测领域的基本概念，通过详细介绍集成了专家特征和语义特征的变更级软件缺陷预测和缺陷定位模型，启发思考通过结合专家特征和代码行上下文语义特征，提高变更级软件缺…
机器学习，尤其是神经网络，已广泛部署在行业环境中，模型通常被部署为预测服务。但是，具有对模型的查询访问权的对手可以窃取该模型以获得与远程目标模型基本一致的替代模型，这就是模型窃取攻…
现在大多数方法都是直推式学习， 不能直接泛化到未知节点。这些方法是在一个固定的图上直接学习每个节点embedding，但是大多情况图是会演化的，当网络结构改变以及新节点的出现，直推…
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…
图神经网络模型的可解释性对于建立用户与决策模型之间的信任关系至关重要，为了安全、可信地部署图神经网络模型，需要提高图神经网络模型的可解释性和透明性。本次报告为大家介绍图神经网络反事…
