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强化学生个性的知识追踪
知识追踪是缓解基础教育普及需求和严重不足的教师数量之间矛盾的一个关键途径。目前，提高知识追踪的个性化水平是研究重点之一。本次报告介绍了两类强化学生个性的知识追踪技术，包括额外个性化…
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多视图聚类技术
多视图聚类技术旨在利用不同视图之间信息的互补性和一致性增强模型的鲁棒性，提高聚类准确率。本次报告首先讲述多视图聚类的基本概念，然后结合两篇算法对完全多视图聚类和不完全多视图聚类方法…
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微架构推测执行漏洞检测
CPU的性能提升是几十年来相关研究的重要主题，但随之而来的安全问题也愈发引起重视。其中推测执行漏洞因其种类多、隐蔽性高等问题使相关对抗方法的研究面临众多挑战，因此，如何提升CPU对…
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源代码漏洞分类
漏洞分类是漏洞分析中的重要一环，为了及时评估并缓解漏洞问题，快速、准确的漏洞分类方法必不可少，但目前漏洞分类领域面临着由于不同类型的漏洞数量高度不平衡导致的漏洞类型预测精度不佳的问…
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深度神经网络鲁棒性评估方法
深度学习模型具有高度非线性和特征空间抽象等特性，内部决策逻辑难以解释，导致其实际应用严重受限。本次报告从深度神经网络可解释性的基本概念出发，对常见的解释方法进行简介，并介绍了一篇将…
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DNN模型水印及其鲁棒性评估
模型水印技术是一种利用特定信息认证保护模型知识产权的方法。本次报告分析了深度学习领域现有的模型水印嵌入方法，从性能鲁棒性和稳定鲁棒性两方面讲述模型水印鲁棒性评估方法，并以实例分析和…
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智能模型的不确定性估计
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…
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深度神经网络模型后门攻击检测
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。
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面向NIDS的流量对抗样本检测
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…
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代码变更表示学习技术
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…
