学术报告
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大模型指导的协议模糊测试
本次报告围绕大模型指导的协议模糊测试技术展开，首先阐述了大模型指导的协议模糊测试的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了传统协议模糊测试方法的特点与优劣势，并介绍了大模型指导的协…
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大模型赋能的渗透测试技术
本次报告围绕大模型赋能的渗透测试技术展开，首先阐述了渗透测试的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了传统自动化渗透测试方法的特点与优劣势，并介绍了大模型赋能的渗透测试方法的研究现…
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大模型越狱攻击的检测技术
本次报告围绕大模型越狱攻击的检测技术展开，首先阐述了越狱检测的定义，然后介绍了常见的越狱攻击以及检测技术的研究现状。接着详细介绍了GradSafe和JailGuard两种主流方法，…
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网络拓扑混淆技术
这篇报告围绕网络拓扑混淆技术展开，首先阐述了网络拓扑脆弱性及攻击者推理真实结构的威胁，强调了混淆防御的重要性。报告详细介绍了AntiTomo和EigenObfu两种主流方法，包括各…
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基于图的课程推荐方法
课程推荐在人机协同、个性化学习平台等智能教育系统中具有重要价值，显著提升了模型对用户兴趣动态变化的建模能力与推荐效果。本次报告将介绍课程推荐任务，分析其研究背景与应用意义，并重点讲…
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一段话，多个情绪？模型如何识别“情绪变化”的蛛丝马迹
情绪变化识别在人机交互、情绪计算等对话智能领域中具有重要价值，显著增强了模型对动态语境的理解能力。本次报告将介绍对话与语音中的情绪建模任务，分析其研究背景与应用意义，并重点讲解两类…
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二进制代码反编译技术
二进制代码反编译技术在漏洞检测、恶意代码分析等逆向工程领域中具有重要应用，显著提升了全检安全分析的效率与深度。该技术有助于高效理解和重构二进制程序，支持其修复、维护与再开发。本次报…
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人工智能模型的公平性测试——既要公平，也要正确
人工智能技术在决策系统等领域发挥了重要作用。用于模型训练的数据集中含有显示或者隐式的敏感属性，模型往往会利用敏感属性的特征做出决策，导致人工智能模型在公平性方面出现偏差，产生严重的…
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文本生成大模型后门攻击研究
研究文本生成大模型的后门攻击，揭示了现有文本大模型的后门风险。本次学术报告详细介绍了现有文本生成模型的后门分类方法以及基准数据集，在文本大模型的多个下游任务实现了后门攻击，并总结了…
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提示词怎么在别人兜里：提示词窃取攻击
研究提示词窃取攻击，揭示了提示词面临的泄露风险。本次学术报告介绍了提示词的应用价值和市场体量，讲述了关于提示词窃取攻击的最新方法，指明了现有的缺陷和未来发展方向。
