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二进制程序函数相似性检测常用于代码抄袭检测，同源漏洞判别，恶意软件分析等领域，本次报告主要简要介绍了基于图匹配，图嵌入的检测方法，详细介绍了基于图神经网络的相似性检测方法，最后介绍了相关领域下的应用方法。

当深度学习以惊人的准确性执行各种各样任务的同时，在图像分类等领域的深度神经网络却容易受到对抗样本的攻击，从而输出错误的预测结果。本次学术报告首先说明了对抗攻防的主要方法分类和残差网络的特点，然后重点讲解了一种提高对抗鲁棒性的特征降噪方法，最后介绍了对抗样本的应用领域。

随着机器学习的快速发展，图像分类、恶意软件识别等多个领域都通过建立机器学习模型解决相应的问题。但由于一些训练出的模型可能涉及训练数据的隐私信息与模型的商业价值，所以其安全性一直备受关注。本次学术报告介绍了模型窃取技术的发展历程，重点讲解了在缺乏模型参数、模型结构以及训练数据等先验条件下，如何通过构造数据实现模型窃取的方法。

大数据时代的到来，同时也带来了隐私、敏感信息保护方面的棘手难题。数据脱敏措施层出不穷，K-Anonymity，L-Diversity，T-Closeness，以及相结合的微聚集算法，能够在保证数据效用的同时，最大化防止隐私数据泄露，本次学术报告详细讲解了T-Closeness的原理、用来计算两种概率分布距离的EMD（Earth Mover ‘s …

本次报告介绍了模糊测试以及各种分类方法，并且讲解了目前流行的模糊测试工具AFL的原理，阐明了AFL工具是如何提高代码覆盖率的。针对AFL存在的测试用例生成盲目性的问题，介绍了一种基于自适应随机测试的测试用例生成方法，实验结果表明使用改进后的方法显著提高了软件测试的效率和质量。

智能化系统越来越多地部署在对安全性至关重要的领域中，包括无人驾驶汽车和恶意软件检测。在这些领域中，系统行为的正确性和可预测性对于极端案例输入是至关重要的。软件测试作为软件部署前的重要保障，应最大限度地找到可能引起系统出现问题的输入，如何将传统软件测试技术引入智能化系统测试是近年来软件测试研究的一个重要领域。在本次报告中，介绍了智能化系统的安全测试方法，重点说…

本次报告介绍了程序链接过程的基本概念，以及静态链接和动态链接中文件的结构和链接过程。基本概念包括程序构建（Build）过程、链接的历史和链接的作用等。链接的主要工作就是处理各个模块间的引用关系，使得各个模块可以正确的衔接，从而实现程序设计的模块化，提升程序的可维护性和复用性。

本次报告介绍了用户画像建模的相关基本概念，以及用于短文本处理的用户画像构建LDA-RCC组合模型。基本概念包过用户画像的作用、构建过程、分类等。LDA-RCC组合模型解决了传统文本建模方法从短文本中提取主题时的稀疏性问题，并根据用户数据自动提取主题的个数，提高提取主题的质量，从而进一步提升用户画像词云密度和内容准确度。