本次报告围绕大模型赋能的自动化渗透测试技术展开，首先阐述了渗透测试的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了大模型赋能的自动化渗透测试技术的研究现状和常见的agent框架。接着详细介绍了Cochise和EnIGMA两种具备代表性的方法，包括各自的算法设计及实验效果，并总结了当前方法存在的问题，最后展望了未来大模型赋能的自动化渗透测试技术发展的可能方向。
2026012613072522原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2026/01/26/%e5%a4%a7%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e8%b5%8b%e8%83%bd%e8%87%aa%e5%8a%a8%e5%8c%96%e6%b8%97%e9%80%8f%e6%b5%8b%e8%af%95%e6%8a%80%e6%9c%af/
基于统计的命名实体识别方法根据特征的获取方式，有神经网络和特征工程两个研究方向，实践表明来自知识库的词典特征…
远程监督方法用于关系抽取任务，会给数据集带来噪声样本，为此，本文介绍了两种基于多示例学习的去噪方法，能够有效的去除训练集中存在的噪声样本。
智能模型的不确定性是模型内生脆弱性问题的重要表征之一，反映了模型对输入数据预测结果的可信程度，包含了对数据和模型两方面缺陷的量化估计。本次报告介绍了模型不确定性估计工作基本概念，讲…
许多真实世界的网络不是静态的而是处于不断进化的状态，随着网络的不断进化，一方面新节点需要被表示，另一方面，原始节点的嵌入表示就变得陈旧，需要被不断更新。本次学术报告首先介绍了动态网…
超图对比学习是一种利用超图结构来捕捉节点间复杂关系，并通过对比学习机制来优化节点表示的学习方法。本次报告通过两个算法，从超图增强技术、对比损失形式和对比训练策略三个方面介绍超图对比…
本次报告主要讲述了Android第三方库检测的相关内容。介绍了第三方库的基本概念和相关研究，解释了第三方库检测的基本方法，详细讲解其中的相似性对比方法，主要针对库检测和库版本识别进…
知识图谱补全是知识图谱技术研究热点。以前的知识图谱补全方法需要大量的训练实例，而知识图谱中普便存在“长尾数据”现象，大多关系无法提供大量样本数据。本次学术报告通过将元学习方法思想引…
CPU的性能提升是几十年来相关研究的重要主题，但随之而来的安全问题也愈发引起重视。其中推测执行漏洞因其种类多、隐蔽性高等问题使相关对抗方法的研究面临众多挑战，因此，如何提升CPU对…
韩磊 2014/12/25
meta-learning即元学习，也可以称为“learning to learn”。常见的深度学习模型，目的是学习一个用于预测的数学模型。而元学习面向的不是学习的结果，而是学习的…
