学术报告

  • 恶意软件动态分析中的反检测技术及其对抗方法

    1.环境感知型恶意软件使用的反检测方法及实例     2.部分高水平文献中的反检测算法原理     3.反检测技术的对抗策略

    2020 年 9 月 27 日 69 0
  • 基于深度学习的恶意软件检测

    1.恶意软件检测发展历史 2.深度学习在恶意软件检测上的应用 3.恶意软件反检测技术

    2020 年 9 月 27 日 46 0
  • 跨域开发与安全

    在大型项目开发时,可能会遇到多域名或多个ip之间使用ajax异步请求进行通信的情况,默认情况下,浏览器会阻断ajax对跨域请求的读取。本此报告介绍了开发中的跨域方案和跨域方案可能产生的安全问题,从开发和安全两个角度对跨域访问进行了描述。

    2020 年 9 月 14 日 31 0
  • 多人协作利器Git

    详细介绍Git的原理、初级和进阶用法

    2020 年 9 月 4 日 73 0
  • 基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘

    本次学术报告面向基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘,首先定义二进制缺陷检测子任务的基本概念和TIPO,其后介绍模糊测试、符号执行等动态缺陷检测方法,最终具体讲解了三种基于深度学习的二进制缺陷动态检测方法的算法原理。旨在帮助听众建立二进制漏洞挖掘的基本概念,并拓宽应用深度学习方法的思路。

    2020 年 8 月 2 日 134 0
  • 软件定义网络拓扑发现技术

    软件定义网络,作为一种可编程的新型网络架构,相比于传统网络具有许多的优点,在网络可视化、流量监控、访问控制等网络管理和运维领域中具有得天独厚的优势。而由于软件定义网络的控制器要求对网络全面准确的掌握,因此研究软件定义网络的拓扑发现技术具有十分重要的意义。本次报告介绍了拓扑发现和软件定义网络的基本概念,并介绍了基于OFDP的软件定义网络的拓扑发现技术并对其优缺…

    2020 年 7 月 26 日 79 0
  • 基于神经网络的源代码表示方法

    简介:神经网络算法在自然语言和计算机视觉等领域取得了快速发展和成熟应用,且在程序分析领域也具有广泛应用,如代码克隆检测、程序分类、漏洞分析和代码搜索等任务。然而不同的程序源代码表示方法会直接影响神经网络算法的学习性能。本次报告介绍了源代码表示的基本概念和常见方法,并列举了现有的4篇高水平论文的算法原理和基本思想,并进行了横向和纵向对比分析,最后对基于图神经网…

    2020 年 7 月 19 日 79 0
  • 深度学习系统的自动化测试简介

    深度学习(DL)在图像分类、语音识别等领域达到或超过了人类水平的性能,且被广泛应用于安全关键领域中(自动驾驶、恶意软件检测等)。然而一些原因(如训练数据偏差、模型过拟合或欠拟合),会导致深度学习系统在一些边角案例(corner cases)中表现出意料之外或错误的行为。所以在不输钱需要对深度学习系统进行全面系统的测试。本次报告介绍了深度神经网络(DNN)白盒…

    2020 年 7 月 12 日 67 0