聚焦IoRT/IIoT场景下联邦基础模型的安全评测与防御，概述联邦微调范式与隐蔽后门风险；重点介绍SecFFT频域一致性检测机制与长期意图建模相结合实现安全加权聚合，以及FL-IDS融合CGAN数据增强、知识蒸馏与差分隐私的联邦入侵检测框架，为可信联邦模型部署提供支撑。
面向联邦基础模型的安全评测与防御方法研究-李佳龙原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/12/22/%e9%9d%a2%e5%90%91%e8%81%94%e9%82%a6%e5%9f%ba%e7%a1%80%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%9a%84%e5%ae%89%e5%85%a8%e8%af%84%e6%b5%8b%e4%b8%8e%e9%98%b2%e5%be%a1%e6%96%b9%e6%b3%95%e7%a0%94%e7%a9%b6/
极端多标签文本分类旨在为每个文本分配大量可能的标签，处理标签数量巨大和数据稀疏性问题。该技术通过高效的特征选择、标签嵌入和深度学习模型，提高分类准确性和速度。极端多标签文本分类广泛…
大语言模型为自动化评审提供了发展契机，但通用AI模型在进行初步筛查和生成评审报告时，普遍存在积极性偏差、知识幻觉以及评价缺乏深度的缺陷。本次学术报告结合DeepReviewer和R…
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智能化系统越来越多地部署在对安全性至关重要的领域中，包括无人驾驶汽车和恶意软件检测。在这些领域中，系统行为的正确性和可预测性对于极端案例输入是至关重要的。软件测试作为软件部署前的重…
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Hook技术就是在事件传送到终点前截获并监控事件的传输，像个钩子钩上事件一样，并且能够在钩上事件时，处理一些自己特定的事件。 附件-Android Hook 技术分析.pdf
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优化问题在日常生活中比较常见，而对于数据挖掘领域优化问题则更为常见，更为普遍。任何一种算法在设计之初必然预留了一组可调的参数，以期通过参数调节来得到算法的最佳效果。因为参数优化问题…
