联邦大模型将联邦学习与大语言模型相结合，遵循“数据不动、模型动”的原则，在无需集中原始数据的前提下，共同训练与优化大模型。该技术能有效破解数据孤岛，为医疗、教育等领域提供隐私安全的个性化智能服务，驱动产业智能升级。
面向数据异构与通信高效的联邦大模型优化与应用研究-陈星星原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/10/27/%e9%9d%a2%e5%90%91%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%bc%82%e6%9e%84%e4%b8%8e%e9%80%9a%e4%bf%a1%e9%ab%98%e6%95%88%e7%9a%84%e8%81%94%e9%82%a6%e5%a4%a7%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e4%bc%98%e5%8c%96%e4%b8%8e%e5%ba%94%e7%94%a8/
成员推理攻击（Membership Inference Attack）作为一种隐私攻击方法，其攻击对象是机器学习目标模型，攻击目标是推理一条或一批数据是否作为目标模型的训练集，以此…
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…
符号执行 （Symbolic Execution）是一种程序分析技术。其可以通过分析程序来得到让特…
主动学习也叫做询问学习或最佳实验设计，它是机器学的分支，更人工智能。主要的假设是是否学习算法是可以去选择先要…
学术报告介绍了一种基于init节区的安卓共享库加固方式、一些防逆向工具和反调试的方法以及解释执行保护共享库的内容。 附件-Andro…
为了从网络上海量文本信息提取有价值信息，需要使用计算机处理文本数据，首要任务是将文本转换为计算机可以处理的向量化数据。单词是文本的最小单位，所以需要使用语言模型得到词向量表示成为文…
随着图神经网络的广泛应用，以及越来越多的组织和企业关注内部威胁，利用图挖掘的方法检测内部威胁受到越来越多研究者的重视。本次报告介绍了利用图挖掘内部威胁检测方法的整体架构，以及如何从…
本次报告先介绍了五种Web开发模式，讲解了各种开发模式的结构和优缺点，并结合实验室内部情况对合适的开发模式进行了推荐。之后简单介绍了Django、Flask、CherryPy这三个…
Linux系统是大多数人常见但又不熟悉的操作系统，其在软件安装于使用方法上与Windows有较大的差异。本次…
最新的特定安全攻防场景可以细化为两个研究方向：匿名通信网络的网站指纹防御和僵尸网络的域名生成，以此来介绍对抗样本在防御任务和攻击任务中的应用。网站指纹攻击可以从网站中提取流量模式，…
