本次报告围绕协议模糊测试方法展开，从提升协议模糊测试效率和有效性上考虑，要满足以下三个层面内容：1、数据生成角度：生成的测试用例要符合协议规范；2、数据传输角度：生成的测试用例能够通过完整的通信流程；3、迭代速度角度：尽可能提高协议模糊测试吞吐量（单位时间内进行模糊测试的次数）；4、迭代质量角度：使用协议状态覆盖引导与代码覆盖引导进行种子选取等；根据以上分析，本次学术报告选取HSPFuzzer和Fuzztruction-Net两篇论文，分别从提高协议模糊测试吞吐量和更贴合实际通信场景的基于故障注入的模糊测试方法进行汇报，并总结当前方法存在的问题与未来发展方向。
2026030108481752原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2026/03/01/%e5%8d%8f%e8%ae%ae%e6%a8%a1%e7%b3%8a%e6%b5%8b%e8%af%95%e6%96%b9%e6%b3%95/
每天都有大量的数据生成，这导致人们越来越需要新的努力来应对大数据给多标签学习带来的巨大挑战。例如，极端多标签分类是一个活跃且快速发展的研究领域，它处理的分类任务具有极其大量的类别或…
本报告介绍了强化学习领域基本概念，详细介绍了Q-Learning算法和Deep Q Learning算法的原理，简要梳理了了两种算法的发展脉络，以经典案例windy grid-wo…
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…
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…
Deep Learning词向量生成的方法通过神经网络模型让机器自动学习到每个词有效的特征表示，而CBOW模型和Skip-gram模型是目前最流行、常用的Deep learni…
近年来，内部(insider)攻击，包括组织信息系统破坏、信息盗窃、电子欺诈等，具有很强的隐蔽性和破坏性，对个人、企业和国家安全构成了巨大的威胁。因此，我们应该更加关注内部威胁的研…
以深度学习为代表的人工智能技术正在悄然改变人们的生产生活方式，但深度学习模型的部署也带来了一定的安全隐患。对抗样本攻击能使深度学习模型系统进行误判，对各个人工智能应用领域造成了严重…
介绍了格式化字符串漏洞的常见形式，以及在Windows32和Linux64下的两种利用思路，可以扩展到其他漏…
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…
Java虚拟机实现了自动内存管理机制，包括自动内存分配和自动垃圾回收，大大避免了由于代码错误导致的内存泄漏和溢出，得到大量开发者青睐…
