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隧道流量识别研究
本文介绍两种隧道流量识别方法：DecETT方法构建不同的损失解耦隧道流协议特征和应用语义特征，实现AF检测；Graphtunnel方法构建DNS递归解析图进行DNS隧道流量监测。未…
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智能体的工具调用攻击
本报告探讨了大语言模型智能体工具调用机制中的安全漏洞，重点分析了两种新型攻击方法。AMA攻击通过黑盒迭代优化恶意工具的元数据，使其在语义合法的前提下显著提升被智能体选择的概率，在多…
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大模型赋能自动化渗透测试技术
本次报告围绕大模型赋能的自动化渗透测试技术展开，首先阐述了渗透测试的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了大模型赋能的自动化渗透测试技术的研究现状和常见的agent框架。接着详细…
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强化学习中的信用分配
本报告围绕强化学习中的“信用分配”难题，系统梳理了延迟/稀疏奖励场景下如何精准识别关键动作的研究脉络， 介绍LaRe与VinePPO两项新工作 ，分别利用大模型先验与无偏采样提升奖…
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从生成机制探索机生文本检测新方法
随着大语言模型生成文本规模持续扩大，跨模型、跨领域场景下的机生文本检测面临泛化性不足的挑战。本次学术报告从文本生成机制出发，系统介绍了基于前文记忆建模与多范围写作策略差异的代表性方…
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缺失模态的情绪变化识别
随着多模态情绪识别应用不断发展，真实场景中的模态缺失问题对模型鲁棒性提出了挑战。本次学术报告聚焦缺失模态下的情绪变化识别，介绍了基于单模态专家融合与难度感知课程学习的代表性方法，为…
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面向联邦基础模型的安全评测与防御方法研究
聚焦IoRT/IIoT场景下联邦基础模型的安全评测与防御，概述联邦微调范式与隐蔽后门风险；重点介绍SecFFT频域一致性检测机制与长期意图建模相结合实现安全加权聚合，以及FL-ID…
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基于深度学习的NIDS对抗样本检测与防御技术
随着网络攻击日益复杂化，基于深度学习的入侵检测系统面临严峻的对抗性威胁。本次学术报告聚焦对抗样本的攻防研究，介绍了一种提升模型自身抗攻击能力的防御方法，以及一种能够有效甄别隐蔽对抗…
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模型窃取防御：从被动溯源到主动防御
本次学术报告探讨模型窃取防御方法，重点介绍两种前沿防御方案。ModelShield采用自适应鲁棒水印技术，通过查询响应分布自动注入水印，实现被动溯源与版权验证；QUEEN则基于查询…
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缓解多模态大语言模型的幻觉问题
该研究针对多模态大语言模型生成内容与输入信息不符的“幻觉”问题，提出两种缓解方法：OPERA在推理阶段通过惩罚过信任与回溯重分配机制减少幻觉；HACL在训练阶段引入幻觉文本作为困难…
