本报告围绕Linux内核漏洞环境自动生成展开，针对漏洞数据库版本声明不准确、内核配置依赖复杂等复现难题，系统介绍了自动化环境构建方法KernJC。首先梳理研究背景与相关工作，继而解析KernJC的核心机制：通过补丁存在性检测回溯真实受影响版本，并基于Kconfig依赖图推断触发漏洞所需的充分配置集合。实验表明，方法在真实CVE数据集上实现100%复现成功率，并发现NVD中128个错误版本声明。
2026090901361646原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2026/09/09/%e6%93%8d%e4%bd%9c%e7%b3%bb%e7%bb%9f%e5%86%85%e6%a0%b8%e6%bc%8f%e6%b4%9e%e7%8e%af%e5%a2%83%e8%87%aa%e5%8a%a8%e7%94%9f%e6%88%90%e6%96%b9%e6%b3%95/
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…
简介：神经网络算法在自然语言和计算机视觉等领域取得了快速发展和成熟应用，且在程序分析领域也具有广泛应用，如代码克隆检测、程序分类、漏洞分析和代码搜索等任务。然而不同的程序源代码表示…
随着软件程序日益复杂化、功能多样化，传统的通用模糊测试已经不能满足高效、快速的测试程序中特定高风险区域的崩溃问题。灰盒定向模糊测试应用其特殊的距离计算方法及种子排序方法，将模糊测试…
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…
本次报告介绍了模糊测试以及各种分类方法，并且讲解了目前流行的模糊测试工具AFL的原理，阐明了AFL工具是如何提高代码覆盖率的。针对AFL存在的测试用例生成盲目性的问题，介绍了一种基…
对抗样本会的存在严重威胁到机器学习模型的输出准确性。目前最常用的对抗样本生成方法是FGSM，其通过在沿着损失…
后门防御旨在使用神经元剪枝、知识蒸馏等手段消除模型中隐藏的后门，阻止攻击者使用触发器样本控制深度学习模型的输出。本次学术报告主要讲解了两种以对抗性扰动和后门攻击关系为基础的后门防御…
随着人工智能等新兴技术在教育中广泛应用，推动了学习方式的深刻变革。面对多元化的学习需求及海量学习资源, 如何迅速完成学习目标、降低学习成本、个性化分配学习资源等问题成为限制个人和时…
本报告介绍了联邦学习领域后门攻击与防御的基本概念、联邦学习的训练流程，分别聚合规则和聚类规则的后门防御算法进行具体说明，阐述了联邦学习领域后门攻击与防御的发展方向及个人思考。
本次报告主要讲述了padding的种类及其影响，介绍了卷积网络的基本概念和性质、使用padding的主要原因等，详细讲解了特征偏移和信息侵蚀的概念、表现及解决方案，最后对paddi…
