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本次报告介绍一种域自适应网络嵌入框架DANE，该框架解决了嵌入空间偏移和嵌入分布偏移的问题。在DANE中，来自多个网络的节点通过一组共享的可学习参数被编码为向量，以便向量共享对齐的嵌入空间。之后通过对抗学习正则化进一步调整嵌入在不同网络上的分布。

为了从网络上海量文本信息提取有价值信息，需要使用计算机处理文本数据，首要任务是将文本转换为计算机可以处理的向量化数据。单词是文本的最小单位，所以需要使用语言模型得到词向量表示成为文本语义分析的首要任务。但是传统的语言模型存在受专家规则限制或者存在零概率现象，为了构造更加智能的语言模型将深度学习应用于词向量预训练模型的构建中。本次学术报告围绕基于transfo…

本次学术报告介绍Web及其两种基本开发方式前后端分离和前后端不分离，然后针对pythonWeb开发中适合初学者且较为稳定的Django 展开介绍，内容主要包括Django基本开发模式MVT并结合具体的事例辅助理解、不同Django版本的异步实现和对比以及Django 和其它pythonWeb框架的优缺点对比

对抗样本的存在表明现代神经网络是相当脆弱的。为解决这一问题，研究者相继提出了许多方法，其中使用对抗样本进行训练被认为是至今最有效的方法之一。 然而，经过对抗训练后神经网络对于正常样本的性能往往会下降，这一问题引起了学术界的广泛关注，这种准确度与鲁棒性之间互相妥协的本质原因仍未被找出。传统的基于经验风险最小化的神经网络为何不鲁棒？为何需要对抗训练才能使其鲁棒？…

随着机器学习的发展，机器学习已经广泛应用于入侵检测，但研究发现基于机器学习的检测技术存在安全隐患，极易遭受对抗样本的攻击，为了更好的评估入侵检测系统的鲁棒性，研究网络流量的对抗样本生成技术成为重中之重。但是基于全特征生成的网络流量对抗样本会丧失本应具备的攻击性，进而失去攻击的意义。针对以上问题，本次学术报告对基于GAN的网络流量对抗样本生成技术进行讲解，并拓…

近年来深度学习技术不断突破，极大促进了人工智能行业的发展，但人工智能模型本身易受到对抗攻击从而引起严重后果。对原始样本有针对性地加入微小扰动，该扰动不易被人眼所察觉，但会导致人工智能模型识别错误，这种攻击被称为“对抗攻击“。本次报告首先介绍了深度神经网络中对抗样本的基本概念，分析经典的对抗样本攻击方法，接着介绍了对抗攻击的防御思路，并讲解了两篇领域内经典的防…

近年来，基于机器学习的算法在恶意流量检测领域中越来越流行，但此类算法通常使用浅层模型，在训练之前需要一组专家手工制作的特征来预处理数据。此类方法的主要问题是，在不同类型的场景下，手工制作的特征可能无法表现出较好的分类结果。深度学习模型可以在一定程度上解决这类问题，它从输入的原始或未处理数据中学习特征表示，不需要对数据进行复杂的特征构建也能够得到很好的分类效果…

人工智能系统面临着多种安全威胁，其中对抗样本攻击被广泛应用于诸如计算机视觉、自然语言处理、音频处理以及恶意软件检测等多个领域。本文介绍了常见的对抗样本检测方法和原理。特别的，简单分析了两种基于网络一致性的对抗样本检测方法，并对对抗样本检测技术在网络安全领域的未来发展做了展望。随着攻击手法越来越多样化，攻击算法越来越高效，更加稳健、通用的防御方法是未来的研究热…