学术报告

随着社交媒体、论坛产生的用户生成数据不断增长，从大规模信息流中发现、分离和分析论点的需求凸显了论辩挖掘的重要性。本次报告旨在了解此领域经典的系统处理流程，掌握观点对识别和抽取任务定义以及实现方法。

随着图神经网络的广泛应用，以及越来越多的组织和企业关注内部威胁，利用图挖掘的方法检测内部威胁受到越来越多研究者的重视。本次报告介绍了利用图挖掘内部威胁检测方法的整体架构，以及如何从用户日志中提取图结构信息。并详细介绍了用户级和操作级基于图的内部威胁检测方法各一种，最后介绍了内部威胁领域的实际应用场景。

随着互联网技术的高速发展和数据规模的快速增长，层次多标签分类应用场景越来越多，如文献组织、新闻标注、蛋白质功能分类等。层次多标签文本分类是多标签分类下的子任务，标记每个给定文本与最相关的多个层次标签。本次学术报告主要介绍了层次多标签分类的背景、主要解决方法、应用领域和未来发展方向。

本次报告对文本数据的脱敏方法展开介绍，介绍了目前常用的文本数据脱敏方法，重点讲解了文本数据泛化脱敏的基本概念，详细阐述了文本泛化脱敏方法和文本差分隐私噪声扰动脱敏方法，最后对比了文本数据和表格数据隐私保护的差异，并对发展方向做出了总结。

本次报告对表格数据的隐私保护方法展开介绍，介绍了目前常用的表格数据隐私保护方法，重点讲解生成对抗网络的基本原理及其和表格数据隐私保护间关系，详细阐述了经典的利用生成对抗网络生成新表格数据并保护数据隐私的方法，最后对其应用和发展方向做了总结。

本次报告对联邦学习及其后门攻击方法展开介绍，阐述了联邦学习的发展脉络和三大主要框架，介绍了联邦学习安全性问题及后门攻击分类方法，重点讲解经典的集中式/分布式联邦后门攻击方法，启发思考为联邦学习提供可验证的鲁棒性保证，最后对应用领域及发展方向做了总结。

本报告对虚拟化云平台面临的安全威胁与挑战进行介绍，阐述了可用于云平台虚拟机安全检测的系统数据源，重点介绍了利用系统调用序列、系统运行日志的虚拟机异常检测方法，并且概要性介绍了多种序列数据转换方法，最后对应用领域和发展方向等 做了总结。

本次报告介绍了机器学习模型训练过程中的显存优化方法。首先介绍了深度学习框架的显存利用机制，随后结合原理和具体实例讲解了“代码级”和“框架级”显存优化方法，引导大家在实际科研过程中更好地利用显存空间。