本学术报告围绕大模型微调中的后门攻击问题展开。内容涵盖：后门攻击的基本原理与主流微调方法；两种新型攻击技术的设计与危害分析；以及针对现有防御体系的不足与盲区，展望后门攻击的未来演进方向。报告旨在分享微调生态下的潜在风险，为后续相关安全研究提供技术梳理与启发思考。
2026060102424725原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2026/06/01/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e5%a4%a7%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e5%be%ae%e8%b0%83%e7%9a%84%e5%90%8e%e9%97%a8%e6%94%bb%e5%87%bb/
目前音频处理领域各种系统的参数优化研究，通常把系统的各个层次（一般包括特征提取、特征向量生成、模型训练等）割裂开来进行相互独立的参数寻优，再将独立寻优结果进行简单组合，构成系统的参…
表格数据生成能为深度学习扩充不平衡数据，同时也能避免隐私问题，研究如何生成高保真表格数据具有重要意义。本次报告分析了各个生成模型的优劣，以及GAN在表格数据领域的创新思路。
日志生成的系统溯源图能够记录实体的依赖关系，通过溯源图的后向跟踪和前向跟踪，可实现攻击的溯源。但是随着溯源深度的增加，上下游实体之间的依赖关系呈现指数级爆炸，无法有效溯源。本次学术…
随着网络技术的飞速发展，其安全问题日益突出。虽然已经采取了多种网络安全防护措施，但是单一的安全防护措施没有综合考虑各种防护措施之间的关联性，无法从宏观角度评估网络安全性。网络安全态…
本次报告介绍了Python中数据读取和处理的优化方法，对比了csv、pkl、feather、json等数据存储格式的读写速度与空间占用，分析了各数据格式的具体应用场景，同时引入混合…
这次报告讲解了网络表示学习的基本概念，对LINE算法的原理进行了深入讲解，并对网络表示学习算法的应用场景做了…
段错误（segmentation fault）是我们在Linux下编程以及在线提交代码常见的错误。本次学术报…
本报告介绍了漏洞检测的基本方法以及基于漏洞代码的漏洞评估的概念和评估方法。针对一种漏洞检测方式和一种漏洞评估方式进行了深入讲解，并探讨了漏洞检测和评估领域的现状，提出了一些未来发展…
对抗样本的存在表明现代神经网络是相当脆弱的。为解决这一问题，研究者相继提出了许多方法，其中使用对抗样本进行训练被认为是至今最有效的方法之一。 然而，经过对抗训练后神经网络对于正常样…
TCP协议是面向连接的可靠数据传输协议，如何在不可靠协议IP协议的上层实现可靠数据传输，主要通过差错检验、分…
