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多模态意图识别
聚焦多模态意图识别场景下复杂意图理解与细粒度语义推理问题，概述文本、视频、音频等模态融合中的语义异构、噪声干扰、模态冲突与粗粒度表示的局限；重点介绍 LGSRR 基于大模型引导的细…
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面向联邦学习的后门攻击检测与防御
聚焦联邦学习与联邦图学习场景下的后门攻击检测与防御，概述分布式隐私保护训练中的隐蔽后门风险、Non-IID数据异构挑战与现有防御方法局限；重点介绍FedID基于曼哈顿距离、欧氏距离…
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面向LLM Agent的提示注入攻击
本报告聚焦大模型Agent提示注入攻击研究，重点解析CrossInject跨模态攻击与ToolHijacker工具劫持两大提示注入攻击框架，CrossInject首次实现“视觉+文…
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安卓原生库和系统服务的漏洞挖掘
本学术报告围绕Android原生库的自动化模糊测试问题展开。内容涵盖：安卓原生库漏洞挖掘的主流方法；介绍了两种模糊测试算法的原理以及两篇工作的实验验证与局限性分析。报告旨在分享安卓…
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机器合成数据生成与评价方法
本学术报告系统梳理了机器合成数据生成技术（GAN/VAE/扩散模型）的发展脉络，重点解读了两篇顶会论文——TabDiff（ICLR 2025，面向表格数据的混合型扩散模型）和Fai…
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基于大模型微调的后门攻击
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…
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面向无人机系统的漏洞挖掘
无人机广泛应用但传统模糊测试存在物理感知盲区且飞控输入高维，漏洞难挖掘。本报告介绍两种新方法：路径规划漏洞挖掘框架 DPFuzzer 及 PID 参数规范推断技术 RouthSea…
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检索增强生成系统的知识投毒攻击
本报告围绕RAG系统知识投毒攻击展开：PoisonedRAG首次揭示知识库投毒攻击面，提出”检索条件+生成条件”的启发式分解框架；Joint-GCG在此基础…
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流式数据漂移应对方法
该报告针对流式数据中的概念漂移问题，提出了两种应对方法：PUDD利用预测不确定性实现早期漂移检测，比传统错误率更敏感；CALIPER在漂移发生后基于数据自身判断何时累积足够数据以触…
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Web应用漏洞挖掘技术研究
该报告系统探讨了基于黑盒扫描的Web应用漏洞挖掘技术。报告重点分析了两项前沿工作：YuraScanner利用大语言模型（LLM）理解网站功能并自主执行任务流，以探索传统扫描器难以触…
