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本报告介绍了深度学习后门攻击及其检测的基本概念、类型划分等背景知识，对2种基于主动策略的后门攻击检测算法进行了具体说明，阐述了对于深度学习后门攻击检测的发展趋势和未来前景。

在AI攻击复杂性和密集性不断提升的大背景下，ML-NIIDS面临巨大挑战，其中流量对抗样本严重威胁其安全稳定。本次报告从NIDS的迭代发展，聚焦到对抗性安全威胁，再引出主流流量对抗…

代码变更表示学习技术通常将代码变更进行结构化或序列化的中间表示，并将中间表示输入到表示学习模型以获取代码变更中更细粒度的特征，是众多软件工程任务的重要环节之一。本次报告介绍了2类任…

随着计算机技术的发展，漏洞威胁问题已然日渐严峻，高效、准确的漏洞检测技术对于漏洞的发现和防护都至关重要，但目前常用的检测算法面临漏洞数据集少、信息不准确、构建成本高等问题，所以一个…

模型窃取防御技术能够促进深度神经网络的健康发展，推动数据交流与共享。本次报告从大范围的模型窃取防御领域，聚焦到一类算法，从数学公式上对算法进行详细的分析，并对实验结果进行详细解读，…

时序知识图谱推理根据历史时序知识图谱中已知事实，预测查询中缺失的实体或关系，避免知识图谱不完整性对知识驱动系统造成的影响。本次学术报告首先讲解了时序知识图谱推理基本概念，然后详细介…

认知诊断广泛适用于教育教学、临床测量等需要评估用户认知状态的场景。研究智能教育领域下的认知诊断有助于发现学生的认知缺陷，从而进行个性化精准干预。本次学术报告讲述了认知诊断的基本概念…

在很多场景下，收集大量的有标签的数据是非常昂贵、困难、甚至不可能。因此在特定领域、小语种等缺乏标注资源的情况下，NER 任务往往得不到有效解决。为了解决少量标注数据的命名实体识别，…

本次报告讲解了文本生成中的幻觉问题。首先从文本生成的基本原理出发引入到幻觉问题，着重介绍了幻觉的概念、产生原因以及解决方法。然后从添加外部信息和幻觉数据处理两个角度入手分别介绍了K…

表格数据生成能为深度学习扩充不平衡数据，同时也能避免隐私问题，研究如何生成高保真表格数据具有重要意义。本次报告分析了各个生成模型的优劣，以及GAN在表格数据领域的创新思路。