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本次报告介绍了模糊测试以及各种分类方法，并且讲解了目前流行的模糊测试工具AFL的原理，阐明了AFL工具是如何提高代码覆盖率的。针对AFL存在的测试用例生成盲目性的问题，介绍了一种基…

智能化系统越来越多地部署在对安全性至关重要的领域中，包括无人驾驶汽车和恶意软件检测。在这些领域中，系统行为的正确性和可预测性对于极端案例输入是至关重要的。软件测试作为软件部署前的重…

本次报告介绍了程序链接过程的基本概念，以及静态链接和动态链接中文件的结构和链接过程。基本概念包括程序构建（Build）过程、链接的历史和链接的作用等。链接的主要工作就是处理各个模块…

本次报告介绍了用户画像建模的相关基本概念，以及用于短文本处理的用户画像构建LDA-RCC组合模型。基本概念包过用户画像的作用、构建过程、分类等。LDA-RCC组合模型解决了传统文本…

本次报告介绍一种域自适应网络嵌入框架DANE，该框架解决了嵌入空间偏移和嵌入分布偏移的问题。在DANE中，来自多个网络的节点通过一组共享的可学习参数被编码为向量，以便向量共享对齐的…

为了从网络上海量文本信息提取有价值信息，需要使用计算机处理文本数据，首要任务是将文本转换为计算机可以处理的向量化数据。单词是文本的最小单位，所以需要使用语言模型得到词向量表示成为文…

本次学术报告介绍Web及其两种基本开发方式前后端分离和前后端不分离，然后针对pythonWeb开发中适合初学者且较为稳定的Django 展开介绍，内容主要包括Django基本开发模…

对抗样本的存在表明现代神经网络是相当脆弱的。为解决这一问题，研究者相继提出了许多方法，其中使用对抗样本进行训练被认为是至今最有效的方法之一。 然而，经过对抗训练后神经网络对于正常样…

随着机器学习的发展，机器学习已经广泛应用于入侵检测，但研究发现基于机器学习的检测技术存在安全隐患，极易遭受对抗样本的攻击，为了更好的评估入侵检测系统的鲁棒性，研究网络流量的对抗样本…

近年来深度学习技术不断突破，极大促进了人工智能行业的发展，但人工智能模型本身易受到对抗攻击从而引起严重后果。对原始样本有针对性地加入微小扰动，该扰动不易被人眼所察觉，但会导致人工智…