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12.16 | 安全视角下的人工智能利用和攻防技术
2021-12-15
演讲者孟国柱头衔职位副研究员,中国科学院信息工程研究所时间2021年12月16日14:00-15:00地点腾讯会议ID:847-823-489https://meeting.tencent.com/dm/b03RGJdH2Mce联系人董震,zhendong@fudan.edu.cn演讲简介人工智能与安全技术的结合已经成为近几年的研究热点和趋势,一方面人工智能可辅助传统攻防手段,使其更加智能化与高效化;另一方面,其自身的安全问题,如对抗样本、模型后门等,也时刻威胁着自动驾驶、人脸支付等多种应用。本次报告从这两个方面展开,介绍在安全视角下深度学习等人工智能技术的应用以及人工智能技术本身存在的安全问题及攻防技术。关于讲者孟国柱,2017年博士毕业于新加坡南洋理工大学,2018年加入中国科学院信息工程研究所担任副研究员。曾获2019年ACMSIGSAC中国新星奖。主要研究方向包括人工智能安全与隐私、移动安全分析和测试,在软件工程和信息安全领域的顶级或权威期刊和会议发表论文30余篇。
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12.14 | 可信赖多媒体分析
2021-12-09
演讲者桑基韬,北京交通大学教授、博士生导师,计算机科学系主任时间2021年12月14日上午09:30–11:00地点线下参会地点:9001cc金沙首页江湾校区交叉二号楼A4009线上参会:腾讯会议:506-939-639联系人陈智能,zhinchen@fudan.edu.cn演讲简介随着深度神经网络的广泛应用,多媒体分析相关算法在单项测试中的准确率达到甚至超过了人类水平,正逐步实现从“不能用”到“可以用”的技术跨越。然而,在医疗诊断、无人驾驶等强安全性的应用领域,由于鲁棒性差、违背常识伦理、难以测试调试等问题,多媒体分析算法距离工业级大规模场景下的“很好用”要求仍有一段距离。我们尝试将这种“不好用”的原因归结为机器学习算法对人知识蒸馏的过程中学习到的两类“虚假相关性”:(1)欠蒸馏,数据不完备导致机器提取和利用任务无关特征,对应泛化性/公平性/因果性等问题;(2)过蒸馏,人和机器信息处理机制不同导致机器提取和利用非语义特征,对应对抗鲁棒性/解释性等问题。在这一理解下,可信赖多媒体分析致力于提取和利用任务相关的语义特征:训练器学习任务相关特征,满足系统内部应用;解释器进一步筛选任务相关的语义特征,同
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12.10 | 软件漏洞检测和诊断技术
2021-12-07
演讲者吴荣鑫头衔职位副教授时间2021/12/1014:00-15:00地点腾讯会议ID:999-833-037演讲简介软件安全漏洞是导致安全问题的重要缺陷之一,由于其严重度高,在生产环境中会导致不可估计的损失,因此在软件开发和维护过程备受开发人员重视。因此,如何快速和准确地检测和诊断软件安全漏洞,在工业界具有非常重要的意义。针对这一目标,我们探索了一系列符合工业界实践要求(高精度、高效率、计算资源消耗少等)、自动化的检测和诊断技术,包括静态源代码安全漏洞扫描、自动化诊断技术等,这些成果在开源软件和一些商业公司中部署和试用,获得了开发人员的高度认可。关于讲者吴荣鑫,厦门大学信息学院副教授,香港科技大学计算机科学与工程系哲学博士,清华大学软件工程硕士,东北大学软件工程学士。入选2021年福建省“百人计划”青年项目、2019年厦门大学南强青年拔尖人才支持计划,主持国家自然基金青年基金,多次参与香港创新科技署资助的大型创新技术项目、江苏省重点研发计划等。在软件工程、程序分析和计算机安全的顶级会议和期刊上共发表31篇论文,其中CCF-A类期刊和会议论文28篇,曾两次荣获软件工程CCF-A类会议
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12.07 | Evolving Perspectives on Defending Adversarial Attacks for Deep Neural Networks
2021-12-03
演讲者Prof.BenY.Zhao头衔职位NeubauerProfessorofComputerScienceatUniversityofChicago时间2021年12月7日(周二)上午9:30-11:30地点线下参会地点:9001cc金沙首页江湾校区交叉二号楼A1003线上参会:Zoom会议ID:92639811438,密码:659728承办单位上海市计算机学会杰出讲者报告会主办:上海市计算机学会承办:上海市计算机学会网络专业委员会、9001cc金沙首页联系人陈阳,chenyang@fudan.edu.cn演讲简介Deepneuralnetworksareknowntobevulnerabletoawiderangeofattacks,includinginferencetimeattacksbasedonadversarialperturbations,aswellastrainingtimeattackssuchasbackdoors.Thesecuritycommunityhasdoneextensiveworkinrecentyearstoexplorebothattacksanddefenses
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11.26 | 数据驱动的智能软件系统测试用例生成与适应性优化技术
2021-11-25
演讲者冯洋头衔职位南京大学时间2021年11月26日下午14:00-15:00地点https://meeting.tencent.com/dm/qXdr4wvbnm4q会议ID:822936578联系人董震,zhendong@fudan.edu.cnimg/_temp/528dec5a-8355-4ac3-92c8-3d10b8289623.jpgheight=200演讲简介随着智能软件系统的广泛应用,其相关的质量保障问题成为学术界与产业界共同关注的焦点。然而,与传统软件系统由程序员人工构建其中业务逻辑的开发模式不同,智能软件系统内部业务逻辑的构建通常采用一种数据驱动的方式,其需要依赖于大量标注数据完成系统的开发、测试与优化。这些特性为智能软件系统的测试带来了新的机遇与挑战。本报告将从理论、方法与系统应用三个层面讨论基于数据驱动的智能软件系统测试用例生成与适应性优化技术。关于讲者加州大学欧文分校软件工程专业博士。主要研究方向为软件分析与测试,具体研究课题包括智能软件系统的质量保障技术,复杂软件系统的分析与优化技术,以及软件工程的智能化辅助方法等。近年来在软件工程领域的ICSE、FSE、
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11.22 | 【学生交流】面向蕴含逻辑表格到文本生成的去混淆的变分编码器-解码器
2021-11-21
演讲者陈文清,上海交通大学人工智能研究院博士生时间2021年11月22日下午14:00地点9001cc金沙首页江湾校区二号交叉学科楼A1003联系人杨卫东,wdyang@fudan.edu.cn演讲简介蕴含逻辑表格到文本生成旨在从表格数据中自动生成流畅且符合逻辑的文本,而目前的深度神经网络往往生成语言流畅但逻辑却不一致的文本,因此这项任务仍然非常具有挑战性。潜在的原因可能是深度学习模型经常捕获表面级别的虚假相关性,而不是因果关系。具体来说,在训练阶段,模型可以在不用充分理解表格x中的语义的情况下依然可以以较低的经验损失还原出文本y,因为模型可以使用一些虚假的统计线索进行预测。在这个工作中,我们提出了一种基于因果干预的去混淆变分编码-解码器(DCVED),学习优化目标p(y|do(x))而非p(y|x)。首先,我们建议使用变分推理来估计潜在空间中的混杂因素,并配合基于JudeaPearl的因果干预do-calculus方法来减轻虚假相关性。其次,为了使潜在的混杂因素有意义,我们提出了一个反向预测过程来预测未使用的实体,这类实体但在词级别与确切被选中的实体存在一定的相似性。最后,由于我们的变分模型可以
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11.22 | A Journey into Mobile Software Engineering
2021-11-18
演讲者LiLi头衔职位SeniorLecturer,MonashUniversity时间2021年11月22日下午14:00-15:00地点https://meeting.tencent.com/dm/4MBKkPCdCO8d【会议ID:140312939】联系人李弋,liy@fudan.edu.cn演讲简介MobileSoftwareEngineering(MSE)isanemergingyethotandessentialresearchareainthefieldofsoftwareengineeringthatconcernsapplicationsoftraditionalsoftwareengineeringmethodology(concepts,methods,tools,models,programmingstyles)tomobilesoftwaresystems(suchasAndroidoriOS).Researchershavecontributedtothisareafromvariousaspects,includingSecurityandPrivacy
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11.17 | Multilingual NLP: Zero-shot Cross-lingual Transfer Learning
2021-11-13
演讲者JunjieHu时间2021年11月17日下午20:30-22:00地点在线腾讯会议会议链接:https://meeting.tencent.com/dm/y4hCQmSMi3A6会议号:728896014会议密码:111111联系人邱锡鹏xpqiu@fudan.edu.cn演讲简介Overthelastdecade,thephenomenalsuccessofNLPsystemshasbeenmostlydrivenbydeepneuralnetworksandsupervisedmachinelearningapproachesonalargeamountoflabeleddata.However,it’sinfeasibletoannotatedataunderallpossiblereal-worldscenarios.Asaresult,thesesystemsmayfaildramaticallyinpracticewhendealingwithcomplextextualdatawrittenindifferentlanguages,orevenassociated
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07.20 | 非结构化数据 + AI:数据库技术的大挑战!
2021-07-15
演讲者郭人通、易小萌头衔职位Zilliz联合创始人,系统架构师Zilliz高级研究员,研究团队负责人时间2021年7月20日上午10:00-11:30地点9001cc金沙首页江湾校区交叉二号楼E1023会议室联系人荆一楠jingyn@fudan.edu.cn演讲简介非结构化数据与AI是目前数据库技术演进的大背景。新兴的技术体系将以非结构化数据为数据基础,以AI为计算手段。与传统的系统相比,面向AI的数据系统并非工作在显式语义空间,而是工作在各类embedding空间。因此在数据形态、语义表示、算子等方面都存在明显差异。本次报告将介绍面向embeddingspace的数据库系统及行业形势,并讨论这个领域内的技术挑战。关于讲者郭人通,华中科技大学计算机软件与理论博士,师从廖小飞教授。Zilliz联合创始人,系统架构师,CCF分布式计算与系统专委会委员。主要工作领域为分布式系统、数据库、缓存系统、异构计算,相关工作在USENIXATC、SIGMOD、ICS、DATE、IEEETPDS等会议与期刊上发表。原华为云深度学习团队核心成员,目前在Zilliz从事异构加速技术与系统的研发,以及非结构化数据分析系统
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07.12 | Active Monotone Classification
2021-07-08
演讲者陶宇飞教授头衔职位香港中文大学计算机系时间2021年7月12号上午10:00-11:00地点腾讯会议号:873504189承办单位上海市智能信息处理重点实验室9001cc金沙首页联系人周水庚,sgzhou@fudan.edu.cn演讲简介Ind-dimensionalspace,apointpdominatesanotherpointqifthecoordinateofpisatleastthatofqoneverydimension.Amonotoneclassifierisafunctionhmappingeachpointto{0,1},subjecttotheconditionthath(p)=h(q)holdswheneverpdominatesq.Now,fixasetPofpointsind-dimensionalspace,whereeachpointcarriesalabel0or1.AclassifierhmisclassifiesapointpinPifh(p)isdifferentfromthelabelofp.Theerrorofhisthenum
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06.29 | Understanding Event Processes in Natural Language
2021-06-28
演讲者MuhaoChen头衔职位AssistantResearchProfessor,DepartmentofComputerScience,USC时间2021年6月29日上午11:00-13:00地点9001cc金沙首页江湾校区交叉二号楼A1006会议室联系人王晓阳xywangcs@fudan.edu.cn演讲简介Humanlanguagesevolvetocommunicateabouteventshappeningintherealworld.Therefore,understandingeventsplaysacriticalroleinnaturallanguageunderstanding(NLU).Akeychallengetothismissionliesinthefactthateventsarenotjustsimple,standalonepredicates.Rather,theyareoftendescribedatdifferentgranularities,temporallyformeventprocesses,andaredirectedbyspecificcen
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06.15 | 9001cc金沙首页杰出工程师讲座系列——软件工程师的工程素养与研发效率提升实践
2021-06-03
演讲者茹炳晟头衔职位业界知名实战派研发效能和软件质量双领域专家时间2021年6月15日(周二)下午15:00-16:30地点9001cc金沙首页江湾校区二号交叉学科楼E1006联系人刘新,liu_xin@fudan.edu.cn演讲简介从互联网大厂的工程实践出发,介绍优秀软件开发工程研发效率提升的各类实践,内容涉及开发环境准备阶段,本地开发和测试阶段以及代码合流阶段的研发效能提升实践,帮助工程师实现更好的开发效率并提升软件工程素养。关于讲者业界知名实战派研发效能和软件质量双领域专家腾讯技术工程事业群基础架构部T4级专家腾讯研究院特约研究员腾讯云最具价值专家阿里云最具价值专家华为云最具价值专家2020年度IT图书最具影响力作者中国商业联合会互联网应用工作委员会智库专家CertifiedDevOpsEnterpriseCoach
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06.04 | 软件定义的群体智能无人系统
2021-06-03
演讲者丁博头衔职位副研究员,国防科技大学计算机学院时间2021年6月4日(周五)下午14:00–15:30地点9001cc金沙首页江湾校区二号交叉学科楼E1006联系人李弋,liy@fudan.edu.cn演讲简介传统的软件定义聚焦于单个个体(如软件定义无线电)或具有稳定中心结构的群体(如软件定义网络)。软件定义的群体智能无人系统将“软件定义”的概念扩展到由多个自主智能体(如机器人)组成的群智系统,此类系统内部节点之间通常没有严格的控制/被控制关系,需要协同完成特定任务。如何通过软件对此类系统的行为进行运行时灵活定义,实现群体能力持续扩增,是该领域实现“软件定义”的核心挑战。本报告在梳理相关概念基础上,结合多机器人典型应用场景,探讨在该领域实现软件定义的基本方法。在此基础上,对“软件定义”的未来研究进行展望,对研究挑战进行分析。关于讲者丁博,男,国防科技大学计算机学院副研究员,长期从事分布计算和分布式系统方面研究,主持科技创新2030-新一代人工智能、国家自然科学基金、国防科技创新特区等多个相关课题,取得了一系列理论与实践兼备的成果,出版专著1本、发表论文80余篇,获省部级科技进步一等奖2项、二等
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06.02 | 智能数字内容生成和自主人工智能: 技术和大规模应用
2021-05-31
演讲者浣军时间2021年6月2号(周三))上午10:00-11:30地点9001cc金沙首页江湾校区二号交叉学科楼A4009承办单位上海市智能信息处理重点实验室9001cc金沙首页联系人周水庚,sgzhou@fudan.edu.cn演讲简介人工智能正在给人类社会带来显著影响。在多个领域,例如博弈游戏、图像识别、语音识别等,人工智能算法的表现已经超过人类专家的水平。在认知领域,诸如问答,文本写作等人工智能算法也表现出媲美一般人的能力。人工智能对多个工业行业,例如社交媒体、金融和交通运输等已经有了深刻的影响。智能数字内容生成是AI的一个制高点。具体包括:文本生成、图像生成、语音合成、虚拟形象合成、数字多媒体内容生成,AI辅助设计等。例如在时尚行业,智能数字内容生成关系到时尚趋势分析、商品企划、设计、生产、图文营销、视频营销等。在深尚科技我们致力于新一代人工智能的研发和工业应用。我的报告包含两个方面的内容:(1)我们利用深度学习技术生成数字人服务智能营销;(2)生成模型在服装服饰行业智能化中的应用。关于讲者浣军,现任深尚科技CEO,首席科学家。历任百度科学家、百度大数据实验室主任。回国前担任美国堪
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05.31 | 少样本隐写分析
2021-05-27
演讲者付章杰时间2021年5月31日14:15地点9001cc金沙首页江湾校区二号交叉学科楼E1006联系人张源,yuanxzhang@fudan.edu.cn演讲简介隐蔽通信技术是指将秘密信息不可感知的嵌入到正常载体中,做到神不知鬼不觉地传输机密消息的目的。近年来,深度学习在图像隐写分析任务中表现出了优越的性能。但是在实际的通用隐写分析任务中,隐写算法的大量载密图像数据集是难以得到的,如何在极少隐写图像样本的情况下训练通用隐写分析模型是一个极大挑战。对此,受少样本学习领域研究成果的启发,我们提出基于少样本学习的通用隐写分析方法。本次报告首先介绍隐蔽通信技术,接着介绍少样本学习技术,最后介绍我们提出的少样本隐写分析方案。关于讲者付章杰,南京信息工程大学计算机与软件学院副院长、教授、博士生导师,数字取证教育部工程研究中心执行主任,江苏省网络监控工程中心主任。主要研究方向为数据安全、数字取证等。近年来主持国家级项目4项,主持江苏省杰出青年基金和其它省部级课题10余项。以第一作者在国内外顶级期刊和会议发表论文40余篇。被邀在多个国内外会议上做大会特邀报告;担任2020中国密码应用高峰论坛等多个国内外会议
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05.31 | 面向 Linux 物联网系统通信协议的逆向分析框架
2021-05-27
演讲者凌振时间2021年5月31日13:30地点9001cc金沙首页江湾校区二号交叉学科楼E1006联系人张源,yuanxzhang@fudan.edu.cn演讲简介随着物联网设备的普及,物联网的安全和隐私问题引发了社会各界的关注。相关研究人员已经开发了一些工具来识别物联网系统的漏洞,但是这些工具大部分都需要使用者首先彻底的理解目标物联网系统的通信协议。在此议题中,我们首次系统的提出一个针对基于嵌入式Linux的物联网系统通信协议的手动逆向分析框架,该框架可以被用来分析和理解目标物联网系统的通信协议。我们已经使用该框架分析了多个物联网系统,并且发现其中存在多个设计漏洞。攻击者可以利用这些漏洞远程控制目标设备或者使目标设备拒绝服务。该分析框架是通用的,其不仅可以被应用于分析基于只读嵌入式Linux文件系统的物联网设备,也可以应用于基于可写嵌入式Linux文件系统的物联网设备。关于讲者凌振博士,东南大学青年首席教授,博导,国家优秀青年基金获得者。于2005年和2014年分别获得南京工程学院计算机科学与技术学士学位和东南大学计算机应用技术博士学位。研究方向为网络安全、匿名网络、智能终端安全及物联网安全。
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05.31 | 相似度分析驱动的软件动静态分析测试理论研究与应用
2021-05-26
演讲者薛吟兴时间2021年06月01日(周二)15:40-16:40地点9001cc金沙首页江湾校区二号交叉学科楼E1006联系人李弋,liy@fudan.edu.cn演讲简介目前的网络空间中,常用软件往往需要支持多个平台(如Windows、Android等),所以运行环境繁多、复杂,而这些软件经常由于商业行为的需要,而进行快速的版本迭代更新。在这样的背景下,软件质量、安全性与可靠性面临着诸多的挑战,特别是受到各种软件的零日漏洞、新型病毒的威胁,以及其本身错误配置带来的功能与性能问题。报告人提出以相似度分析驱动的软件动静态分析测试理论来解决软件安全领域中上述三方面(漏洞、病毒和错误配置)的严峻问题。申请人以软件分析与测试理论研究为基础,创新性地整合多层次分析、多目标优化等前沿技术,来解决软件安全领域中上述三方面。关于讲者薛吟兴,现为中国科学技术大学苏州高等研究院研究员。获得武汉大学获学士、硕士学位、新加坡国立大学获博士学位,曾在新加坡国立大学淡马锡研究院(TemasekLab@NUS)担任研究科学家从事新加坡国防项目,在新加坡南洋理工大学淡马锡研究院(TemasekLab@NTU)担任研究科学家从
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05.31 | 关于无服务器计算架构的实践与思考
2021-05-26
演讲者魏峻时间2021年06月01日16:50-17:50地点9001cc金沙首页江湾校区二号交叉学科楼E1006联系人李弋,liy@fudan.edu.cn演讲简介无服务器计算通过函数(Function)封装业务,采用“Function-per-Instance”运行机制,解耦上层业务运行与底层资源管理,可大大提高开发效率和运行质量,在业界被认为是云计算发展的下一个阶段。当前,无服务器计算在系统层面仍存在众多挑战,如体系结构、函数引擎构造、FaaS的构造、函数实例的数据和安全管理等。为应对上述挑战,我们在低延迟服务启动,服务实例构造,FaaS编程架构等方面开展了初步实践,本次报告主要介绍我们的一些实践进展和一点思考。关于讲者魏峻,中国科学院软件研究所研究员,中国科学院大学教授,博士研究生导师。兼任中国计算机学会服务计算专委会委员、软件工程专业委员会委员,《软件学报》责任编委、《计算机科学与探索》执行编委、《计算机集成制造系统》编委。研究兴趣包括软件工程方法与技术在人工智能、云计算、大数据处理等分布式软件系统中的运用,解决正确性、可靠性、性能、安全等方面的问题。近年来承担了多项国家级科研项目,在国
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