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本报告介绍了深度神经网络模型窃取检测的三种方法，从算法思想，实验结果，算法分析三个角度对已有算法进行贯穿式总结，阐述了模型窃取检测领域的难点，提升对模型安全领域问题的认识

深度学习软件库作为构建和训练深度学习模型的基础，对深度学习软件库进行检测、挖掘软件库的代码漏洞，是保障深度学习模型的可靠性的基础之一。 本次报告介绍了2种基于API层的深度学习软件库测试方法，从不同的角度提取API说明文档中的可用信息，提高了漏洞检测效果。

摘要：本报告介绍了视频深度伪造的基本算法，针对算法中存在的3个问题，重点讲述了在小样本条件下的域迁移学习生成伪造视频，并通过攻防对抗的概念引出了伪造视频检测算法，阐明针对伪造视频中的特征点进行检测的思路，提升对视频伪造领域的认知和日常生活中的安全意识。

摘要：本报告介绍了web漏洞挖掘中的基本概念，实战通用方案及相关思路总结，进一步详细讲解了手工挖掘中存在的痛点问题，重点阐述了前沿自动化漏洞挖掘算法原理，分析其如何弥补手工挖掘的不足从而提升漏洞挖掘准确率。

本报告介绍多人协作开发中Git的使用，通过讲述版本控制的概念和比对不同版本控制的区别，详细阐述Git底层工作原理及Git多人协作流程和核心用法，掌握Git相关基本知识及Git的核心指令用法，提高多人协作开发效率

本次报告介绍了超参数的概念和对模型的影响，解释了超参数与模型参数的区别，详细讲解了网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化三种优化方法，分析其使用场景及优缺点，最后列举了三种实用的开源调优工具

本次报告介绍了Python中数据读取和处理的优化方法，对比了csv、pkl、feather、json等数据存储格式的读写速度与空间占用，分析了各数据格式的具体应用场景，同时引入混合精度降低内存占用的具体实现方法，也阐明了向量化处理方式对程序运行速度的影响。

本次报告介绍了web项目开发方法，展示了在web开发过程中前后端分离与前后端不分离两种开发模式的基本流程以及优缺点，然后大致介绍了前端与后端各自常用的web框架，最后具体介绍了对外项目开发所需要注意的知识产权保护问题。