学术报告

研究文本生成大模型的后门攻击，揭示了现有文本大模型的后门风险。本次学术报告详细介绍了现有文本生成模型的后门分类方法以及基准数据集，在文本大模型的多个下游任务实现了后门攻击，并总结了现有所使用的主流方法，最后提出了领域所面临的挑战和未来发展方向。

研究提示词窃取攻击，揭示了提示词面临的泄露风险。本次学术报告介绍了提示词的应用价值和市场体量，讲述了关于提示词窃取攻击的最新方法，指明了现有的缺陷和未来发展方向。

源代码补丁正确性测试是自动程序修复（Automated Program Repair, APR）流程的最后一个环节，旨在验证APR所生成的补丁是否真正解决了目标缺陷且未引入新的问题，即解决APR生成补丁存在的过拟合问题。报告分析了源代码补丁正确性测试对于传统APR的重要性，并总结了目前研究所使用的主流方法，最后提出领域所面临的挑战和未来发展方向。

二进制代码补丁存在性测试（Patch Presence Test, PPT） 旨在检测目标二进制文件是否已应用特定补丁，以确保安全性和合规性。希望在这次学术报告中，大家掌握二进制代码、补丁存在性测试的基本概念，二进制代码补丁存在性测试的常用方法和基本概念以及明确二进制代码补丁存在性测试的应用和前言发展。

本报告主要介绍数据样本的质量评估方法。随着数据规模的不断扩大，如何有效评估数据样本的贡献成为提升模型性能和效率的关键问题。报告分析了当前领域内的主要评估方法，讨论了不同评估标准对模型训练的影响，并总结了数据样本重要性评估的挑战与未来发展方向。

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。

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。

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