学术报告

      机器学习在现实中常常遇到多分类问题，而一些优秀的二分类学习算法（如逻辑回归，SVM等等）不支持多分类任务。一般地，对于这类问题通用的解决策略是对将其进行拆分，即将多分类任务拆解成多个二分类任务，常用的拆解策略有一对一、一对多和多对多，另外还有有向无环图、层级分类等扩展算法。本次报告介绍了…

      服务端模板注入是攻击者通过与服务端模板的输入输出交互，在过滤不严格的情况下，构造恶意输入数据，从而达到获取关键信息或任意命令执行的目的。本次报告介绍了服务端模板注入的原理以及漏洞的利用方法和防御方法。 附件-服务端模板注入漏洞.pdf

      在网络安全方面，中间人攻击（Man-in-the-Middle Attack，MITM）是一种常用的攻击手段，主要通过各种技术手段将受入侵者控制的一台计算机虚拟放置在网络连接中的两台通信计算机之间，与原始计算机建立活动连接并读取或修改受害人传递的信息。本次报告主要介绍Web中间人攻击的常…

      网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。本次报告介绍了网络爬虫的基本原理和关键技术，介绍了多个常用的爬虫框架，此外还介绍了常见的反爬虫技术…

      真实的网络结构是高度非线性和复杂的，现有的浅层模型的网络嵌入方法都无法很好地表示更高级的非线性的网络结构。因此，本次报告介绍了一种深度神经网络模型的网络嵌入方法SDNE，它的创新点在于将可用于降维的深度自编码器应用到网络嵌入任务中来，在利用深度神经网络捕捉高阶相似性的同时，将LE算法提取…

      网络表示是衔接网络原始数据和网络应用任务的桥梁。网络表示学习算法负责从网络数据中学习得到网络中每个节点的向量表示, 之后这些节点表示就可以作为节点的特征应用于后续的网络应用任务，如节点分类、链接预测等。如何使用神经网络来进行网络表示学习？deepwalk进行了一次成功的尝试。本次报告介绍…

      机器学习是件很复杂的事情，在机器学习向更多领域扩展的时候，遇到了机器学习专家这一资源的限制。自动机器学习（Automated Machine Learning）就是尝试去解决这一问题，它试图用一个自动的系统代替人去做机器学习这整个过程。本次报告介绍了在自动机器学习中应用的各种搜索策略，并…

      在机器学习中获得标注数据是一个重要的部分。但是在一些专业领域，标注成本高,成本高，导致了获得标注数据困难。主动学习的方法能够有效的节约标注成本。但是传统主动学习方法往往注重低置信度样本的挑选，而忽略高置信度样本的标注和使用。本次报告就讲述一个结合自步学习的主动学习模型框架ASPL，解决高…