学术报告
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CSRF跨站请求伪造
CSRF（Cross-site request forgery）全称跨站请求伪造，是利用受害者尚未失效的身份认证信息（cookie、session等），诱骗其点击恶意链接或者访问包含攻击代码的页面，在受害人不知情的情况下以受害者的身份向（身份认证信息所对应的）服务器发送请求，从而完成非法…
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符号执行简介
符号执行 （Symbolic Execution）是一种程序分析技术。其可以通过分析程序来得到让特定代码区域执行的输入。使用符号执行分析一个程序时，该程序会使用符号值作为输入，而非一般执行程序时使用的具体值。在达到目标代码时，分析器可以得到相应的路径约束，然后通过约束求解器来得…
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Using Sentiment Representation Learning to Enhance Gender Classification for User Profiling
用户画像意味着利用机器学习技术来预测用户的属性，例如人口统计学属性，兴趣属性，偏好属性等。它是精确营销的强大数据支持。现有方法主要研究网络行为，个人偏好，发布文本以构建用户画像。随着社交网络的不断发展，微博已成为人们日常生活的重要社交平台，活跃的用户活动带来了大量的网络数据，这为用户画像…
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机器学习中的数据不平衡问题
数据不平衡问题是指一个类别的数据个数远远少于另一个类别的数据个数，通常这种问题被称为“数据不平衡”问题，在这种情况下，机器学习分类器要从庞大的负面（不相关）样本中，寻找少量正面（相关）样本所蕴含的信息。本次报告简要介绍了数据不平衡问题的基本概念，解决该问题的几种方法，以及在不同情况下如何…
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Transformer中的Multi-Head Attention
注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中。随着注意力机制的深入研究，各式各样的attention被研究者们提出。在2017年6月google机器翻译团队在arXiv上放出的《Attention is all you need》论文，最后发…
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Linux应用软件安装使用原理扫盲
Linux系统是大多数人常见但又不熟悉的操作系统，其在软件安装于使用方法上与Windows有较大的差异。本次学术报告以主讲人自身的经历、踩过的坑为基础，为大家梳理Linux下与软件安装、使用有关的知识。 附件-Linux应用软件安装使用原理扫盲.pdf
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机器学习中的凸优化
机器学习模型一般可化简为求解一个目标函数/损失函数的最优化问题，根据优化目标及约束的不同，可划分为凸优化（Convex optimization）与非凸优化（Non-convex optimization）两类。本次报告首先介绍了优化问题与机器学习的关系，进而针对凸优化理论，详细介绍与之…
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HinDroid: An Intelligent Android Malware Detection System Based on Structured Heterogeneous Information Network
Android恶意软件泛滥，及时准确发现恶意软件有着重要的意义。本文介绍了一种基于异构信息网络的智能android恶意软件检测方法，通过分析软件行为让恶意软件难以逃脱检测。 附件-HinDroid An Intelligent Android Malware Detection Syst…
