学术报告

在很多场景下，收集大量的有标签的数据是非常昂贵、困难、甚至不可能。因此在特定领域、小语种等缺乏标注资源的情况下，NER 任务往往得不到有效解决。为了解决少量标注数据的命名实体识别，人们开始研究小样本命名实体识别任务。本次报告介绍了小样本命名实体识别的基本概念，常用方法，以及CONTaiNER和COPNER两种方法的算法原理。

本次报告讲解了文本生成中的幻觉问题。首先从文本生成的基本原理出发引入到幻觉问题，着重介绍了幻觉的概念、产生原因以及解决方法。然后从添加外部信息和幻觉数据处理两个角度入手分别介绍了KIDReview和CaPE两种处理幻觉的方法。最后介绍了幻觉的未来发展方向。

表格数据生成能为深度学习扩充不平衡数据，同时也能避免隐私问题，研究如何生成高保真表格数据具有重要意义。本次报告分析了各个生成模型的优劣，以及GAN在表格数据领域的创新思路。

本次报告从BERT框架入手，讲解基于预训练的加密流量表征方法。首先介绍加密流量分析的问题和挑战，在基本概念部分着重分析BERT输入表示、预训练过程中的MLM和NSP任务，然后以ET-BERT和PEAN为例讲解预训练加密流量表征方法，最后介绍加密流量表征方法的应用。

本次报告主要讲述了如何准确高效地检测安卓APP内的第三方库。介绍了第三方库检测的基本概念和主要困难，解释了准确高效检测第三方库的意义，详细讲解布隆过滤器的原理与使用方法、基于熵的代码混淆分析方法。

代码变更指对软件源代码的增加，删除，修改。软件项目的代码库可以视为一系列代码变更的有序组合，因此代码变更对理解代码库和分析软件演化过程十分重要。代码变更表示学习旨在将代码变更表示为低维稠密实值向量，具有自动学习，端到端训练，表示准确等优点。

社交机器人模仿人类在Twitter等社交平台上的行为。数以百万计的机器人通常基于平台API，通过自动化程序控制，通过模仿真实用户以实现恶意目标，检测社交机器人对于净化网络空间环境具有重要意义，本次报告重点讲述如何提升对于高级机器人的检测效果

The research objectives are to identify weaknesses in binary program functions and combine deep learning theories to address these weaknesses. The analysis section provides definit…