学术报告

程序崩溃的故障定位方法通过统计调试或符号执行，自动推断出程序崩溃的根本原因。本次报告介绍了1个基于符号执行的方法、1个结合统计调试和符号执行的方法，旨在提高故障定位的准确性与效率，为程序维护提供依据。

本学术报告概述了人工智能生成内容检测的背景、挑战及两种核心算法——DetectGPT和DeTeCtive。重点阐述了基于概率曲率的零样本检测方法和多级对比学习框架，分析了其原理、优势与不足，并展望了未来优化方向，如提升普适性、实时性能及计算资源效率等。

网络协议逆向技术是指根据网络流量数据包进行静态分析，推断其所属协议的字段信息、报文格式、交互模式等信息。针对互联网中存在的大量未知（私有）协议进行逆向分析，发现潜在安全漏洞，对维护网络安全、保障系统性能有重要意义。

异常检测是时间序列分析中必不可少的任务，判断数据是否符合正态数据分布，不符合的部分称为异常。及时发出异常可以使系统维护人员主动进行维护，从而在欺诈检测、入侵检测和能源管理等实际应用中实现可持续性和安全性

主要探讨大语言模型的越狱攻击，阐述其研究背景、意义，历史与现状。而后涉及 EnDec和 ActorAttack 算法讲解，包含算法简介，以及算法的具体流程，通过实验对比展示其性能，总结了各自算法的特点、贡献与不足，展望未来发展方向。

深度学习模型的鲁棒性解释方法旨在提升模型在面对输入扰动或对抗攻击时的解释一致性，是增强模型可信性和应用价值的重要研究方向。本次学术报告介绍了该领域的研究背景与发展现状，重点阐述了MeTFA和RobustAGA等核心算法的原理，并展望了未来的研究方向与应用前景。

语音情绪识别在如今的人机交互中具有重要作用，机器可以通过语音情绪识别对用户的情绪变化做出恰当反应，提供更具个性化的服务。深度学习作为机器学习中的一个重要分支，在语音情绪识别中也有广泛的使用。本次学习报告的主要讲解了两种深度学习的语音情绪识别的方法，并指明了现有的缺陷和未来发展方向。

主要探讨基于大语言模型的事件根因分析。阐述其研究背景、意义，涉及 RCACopilot 和 RCAgent 算法，包含数据收集、处理、输出，以及算法的具体流程等。通过实验对比展示其性能，总结了各自算法的特点、贡献与不足，展望了未来发展方向