学术报告

在机器学习（ML）和人工智能（AI）时代，保护隐私的数据分析至关重要，在这个时代，一个可用性强的数据集可以提供比优化算法更高的收益。然而现有机制无法提供足够的隐私保障阻碍了自然语言…

深度学习在近十年取得了长足发展。由于其在复杂领域表现出优异的性能，逐渐被集成到软件体系中形成深度学习系统。这一方面推动了深度学习的发展，另一方面也对深度学习的安全性提出了巨大挑战：…

本报告讲述了cache侧信道攻击与防御基本分类及理论基础，给出了基于冲突和基于访问两类侧信道攻击和反制措施的基本概念，并对介绍基于映射随机化和基于隔离两类防御方法的文献进行了详细介…

随着大数据时代的来临和计算机算力的不断提升，机器学习模型迅速发展，成为计算机视觉、自然语言处理以及恶意软件检测等领域的研究热点。然而最近的研究发现，机器学习模型面临着严峻的安全威胁…

同源函数是由相同源码编译得到的程序函数。同源漏洞判别是漏洞挖掘的主要方法之一，用于发现已知漏洞的同源漏洞。本次报告主要汇报基于汇编指令嵌入的同源漏洞判别方法，介绍了汇编指令嵌入的基…

NER作为自然语言处理中的一项基础任务，应用范围非常广泛。命名实体识别是许多任务的基本组成部分，并已被深度神经网络大大推进。目前NER只是在有限的领域和实体类型中取得了较好的成绩，…

近年来，内部(insider)攻击，包括组织信息系统破坏、信息盗窃、电子欺诈等，具有很强的隐蔽性和破坏性，对个人、企业和国家安全构成了巨大的威胁。因此，我们应该更加关注内部威胁的研…

信息抽取是自然语言处理中的重要组成部分，特别是在当今信息化社会中，从海量数据中抽取出有用的信息显得格外有意义。实体关系抽取是信息抽取的基础任务。现实生活中存在着长尾分布的问题，这导…

本报告讲述了隐私计算技术体系的整体架构及主要理论，给出了迁移学习及领域自适应问题的基本概念，通过详细介绍隐私保护政策下最新的去中心化无监督领域自适应论文以及基于隐私保护的模型联邦个…

联邦学习在为解决数据交换时的信息隐私安全及数据孤岛问题时被提出，现广泛应用的为横向联邦与纵向联邦，本次学术报告介绍了联邦学习的基本思路，并基于横向联邦说明了两种经典的参数更新和合并…