学术报告
-
扩散模型的后门攻击研究
文本-图像生成模型在当今生活中有广泛应用,最新研究表明,这类多模态的生成模型也面临着安全风险,例如对抗样本攻击、成员推理攻击和后门攻击等。本次学术报告介绍了文本-图像生成模型最新的…
-
深度学习模型公平性修复
深度学习模型具有强大的特征提取能力,在决策领域得到广泛应用,但往往产生不公平的预测结果,造成不良的社会影响,现有的公平性修复方法往往会导致准确率下降。本次学术报告介绍了一种新的深度…
-
二进制文件复合数据类型恢复
二进制文件复合类型恢复技术在程序理解、逆向分析和漏洞检测等领域具有关键价值,能够显著提升类型信息还原与代码语义解析的准确性与效率。该技术通过推断和重建结构体、数组等复杂数据类型,有…
-
大模型也不安全-小心信息被泄露
研究大模型隐私泄露攻击,揭示了大模型面临的隐私信息泄露风险。本次学术报告介绍了大模型的应用价值和市场体量,讲述了关于大模型隐私泄露攻击的最新方法,指明了现有的缺陷和未来发展方向。
-
数据集不平衡评估方法
本报告围绕“数据集不平衡程度评估”展开,聚焦于如何科学量化多类数据中的结构性不平衡问题,突破传统以样本比例为核心的评估局限。报告系统回顾了不平衡评估的发展脉络,分析了现有方法在面对…
-
源代码安全补丁存在性测试
本报告围绕“源代码安全补丁存在性测试”展开,聚焦于如何自动识别开源软件中的安全补丁,解决安全补丁与普通补丁混杂、厂商静默发布、攻击窗口缩短等问题,介绍了一种结构感知的检测方法——R…
-
第三方库检测技术研究
第三方库检测技术是一个自动识别应用程序或二进制程序中,所包含的第三方库的技术。对二进制文件或APP进行分析,主要用于安全性评估、软件合规性检查以及漏洞管理。通过本次学术报告对第三方…
-
动态异质图神经网络
本次报告围绕动态图神经网络的最新研究进展展开,重点探讨其在处理时序图数据中的关键技术与应用。报告首先介绍了动态图的结构特性与建模挑战,随后系统分析了主流动态图神经网络架构的设计思想…
-
软件灰盒定向模糊测试技术
随着软件程序日益复杂化、功能多样化,传统的通用模糊测试已经不能满足高效、快速的测试程序中特定高风险区域的崩溃问题。灰盒定向模糊测试应用其特殊的距离计算方法及种子排序方法,将模糊测试…
-
大模型指导的内核模糊测试
本报告阐述了大模型在内核模糊测试中的应用,介绍了 KernelGPT 和 ECG 两种技术。KernelGPT 自动推断系统调用规范,显著提升漏洞发现效率;ECG 结合静态分析与大…