学术报告

深度学习模型校准技术是模型预测可靠性的重要保障手段之一，其通过正则化或后处理方法调节模型对样本实例上的置信度，使其与预测的真实概率良好匹配。本次报告介绍了深度学习模型校准的基本概念及其在实际应用场景中的生命周期，阐明了校准针对安全关键性领域和个体预测上的重要意义，辅以前沿算法讲解了当前用于深度神经网络的处理方法及实验效果表现，表明了当前的研究热点问题和关键挑…

基于突变的模糊测试对于漏洞检测能力的开发和测试资源的利用较为重要，为了快速、高效地寻找到待测程序中的缺陷，需要提高模糊测试过程的测试效率。本次报告为大家介绍了基于突变的模糊测试的基本概念和前沿方法

图神经网络模型的可解释性对于建立用户与决策模型之间的信任关系至关重要，为了安全、可信地部署图神经网络模型，需要提高图神经网络模型的可解释性和透明性。本次报告为大家介绍图神经网络反事实解释的基本概念和前沿方法(CFF和GCFExplainer)

本报告介绍了模糊测试中的基本概念及网络应用程序漏洞挖掘发展历史和类型划分等背景知识，对2种基于覆盖引导的灰盒web模糊测试算法进行了具体说明，阐述了网络应用程序漏洞挖掘的发展趋势和未来前景。

本报告介绍了深度学习后门攻击基本概念及后门攻击检测发展历史和类型划分等背景知识，对2种基于模型演化策略的后门攻击检测算法进行了具体说明，阐述了深度学习后门攻击检测的发展趋势和未来前景。

本报告介绍了APT攻击行为的基本概念，展示了APT攻击行为表示的方法原理，并分别讲述了面向恶意流量数据场景下的攻击行为检测技术和面向开源威胁情报场景下的攻击行为提取方法，最后简要梳理了了解APT攻击行为表示的应用场景与发展前沿。

跨语言命名实体识别是用源语言的标记数据训练NER模型，并在目标语言的测试数据上对其进行评估。其利用具有丰富实体标签的高资源(源)语言(如英语)的知识来克服低(零)资源(目标)语言的数据稀缺问题。弥合源语言和目标语言的语言结构、特征差异，打破语言障碍，实现信息的跨语言共享。

着大数据和人工智能技术的飞速发展，知识图谱已成为表示和存储结构化知识的重要工具，其中时序知识图谱则进一步强调了事件随时间演变的重要性。本次学术报告致力于讲解时序知识图谱推理方法，重点探索事件重复性与周期性模式以更好地理解实体和关系的时序变化，推断事件在未来的演变趋势。