学术报告

扩散模型在数据生成的众多领域上呈现出了非常好的效果。然而，在实际应用过程中，扩散模型的采样原理导致其生成速度非常缓慢，严重限制了模型的实际应用效果。为了对采样生成过程进行优化，近年来许多采样方法将模型的采样步数从1000降低到了50，20，甚至可以一步生成。一系列的研究和实际应用促进了扩散模型加速采样的极致演变。

本报告介绍了联邦学习领域后门攻击与防御的基本概念、联邦学习的训练流程，分别聚合规则和聚类规则的后门防御算法进行具体说明，阐述了联邦学习领域后门攻击与防御的发展方向及个人思考。

本报告介绍了深度神经网络鲁棒性评估方法的基本概念和评估方式，并讲述了两种评估方法，分别从定性分析和定量计算两个角度讲述了如何对鲁棒性进行评估，提升对深度神经网络鲁棒性和评估方法的认识。

本报告介绍了漏洞检测的基本方法以及基于漏洞代码的漏洞评估的概念和评估方法。针对一种漏洞检测方式和一种漏洞评估方式进行了深入讲解，并探讨了漏洞检测和评估领域的现状，提出了一些未来发展的思考。

本报告介绍了深度学习后门攻击的基本概念、类型划分等背景知识，对一种基于模型权重修改和一种基于模型结构修改的后门攻击算法进行了具体说明，阐述了对于深度学习后门攻击领域现状的未来发展的思考。

摘要：本报告介绍了深度神经网络模型水印的基本概念和嵌入方式，并讲述了两种深度神经网络模型水印保护方法，从水印嵌入、提取和验证三个角度分析了保护模型的原理，提升对模型知识产权保护的认识。

本报告介绍了深度神经网络模型窃取检测的三种方法，从算法思想，实验结果，算法分析三个角度对已有算法进行贯穿式总结，阐述了模型窃取检测领域的难点，提升对模型安全领域问题的认识

深度学习软件库作为构建和训练深度学习模型的基础，对深度学习软件库进行检测、挖掘软件库的代码漏洞，是保障深度学习模型的可靠性的基础之一。 本次报告介绍了2种基于API层的深度学习软件库测试方法，从不同的角度提取API说明文档中的可用信息，提高了漏洞检测效果。