学术报告

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

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