bfs

智慧教育系统的不断发展促进了在线学习的用户数量爆炸式增长，对于学生认知水平诊断要求不断提高，群体认知诊断技术能够帮助平台挖掘学习群体的共性需求，增进教学效果。本次学术报告介绍了群体认知诊断的两种最新方法，为智慧教育带来了思考与启发。

This report centers on the “Wireless Traffic Dataset for KRACK and Kr00k Attacks in WPA2,” addressing the critical issues of data scarcity and poor reproducibility in t…

学术论文投稿数量的不断增长带来巨大审稿压力，而人工智能和大数据的发展为学术论文自动化评审提供了契机。本次学术报告介绍了学术论文评审意见生成的两种最新方法，为减轻审稿人负担、提高评审效率带来了启发和思考。

文本-图像生成模型在当今生活中有广泛应用，最新研究表明，这类多模态的生成模型也面临着安全风险，例如对抗样本攻击、成员推理攻击和后门攻击等。本次学术报告介绍了文本-图像生成模型最新的两种后门攻击方法，为未来的防御方法带来了启发和思考。

深度学习模型具有强大的特征提取能力，在决策领域得到广泛应用，但往往产生不公平的预测结果，造成不良的社会影响，现有的公平性修复方法往往会导致准确率下降。本次学术报告介绍了一种新的深度学习模型公平性修复方法，实现了在保证准确性同时高效高质量修复公平性。

二进制文件复合类型恢复技术在程序理解、逆向分析和漏洞检测等领域具有关键价值，能够显著提升类型信息还原与代码语义解析的准确性与效率。该技术通过推断和重建结构体、数组等复杂数据类型，有助于提升程序可读性与可维护性，并为后续的漏洞修复、功能扩展和安全加固提供坚实基础。本次报告将介绍复合类型恢复的基本概念、研究背景与意义，重点探讨其实现方法、典型应用及未来发展方向。

研究大模型隐私泄露攻击，揭示了大模型面临的隐私信息泄露风险。本次学术报告介绍了大模型的应用价值和市场体量，讲述了关于大模型隐私泄露攻击的最新方法，指明了现有的缺陷和未来发展方向。

本报告围绕“数据集不平衡程度评估”展开，聚焦于如何科学量化多类数据中的结构性不平衡问题，突破传统以样本比例为核心的评估局限。报告系统回顾了不平衡评估的发展脉络，分析了现有方法在面对类别重叠、边界复杂等结构特征时的适应能力，并重点介绍了一种基于最小生成树的新型度量方法——MFII，能够联合考虑簇分布与类别混杂程度。通过在多种真实与合成数据集上的实证分析，验证了…