学术报告
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属性缺失异质图神经网络
本报告主要介绍属性缺失异质图神经网络,探讨了异质图研究领域的发展历程,详细介绍了属性缺失异质图的基本概念、常用处理方法以及两种前沿的属性补全异质图神经网络。
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预训练加密流量分类方法
本文介绍两种预训练加密流量分类方法:基于BERT和包头信息的分类系统,利用包头字段生成语义句子;YaTC模型采用MFR矩阵和注意力机制,结合MAE进行预训练。未来研究需优化模型效率和增强对于新型加密技术的适应性。
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面向操作系统的模糊测试
本报告主要介绍了关于面向操作系统的模糊测试方法,探讨了操作系统漏洞挖掘的挑战与常见漏洞类型,详细介绍了模糊测试中的基本概念、常用方法以及两种前沿的Linux内核模糊测试技术ACTOR和FuzzNG的原理与方法
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程序崩溃的故障定位方法
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。
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人工智能生成内容检测
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。
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网络未知协议逆向技术
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。
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多元时间序列异常检测方法研究
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
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大语言模型的越狱攻击
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。