深度神经网络（DNN）越来越多地应用于恶意软件检测中，其鲁棒性已广泛争论。传统上，对抗性示例生成方案依赖于详细的模型信息（基于梯度的方法）或许多样本来训练替代模型，在大多数情况下都无法使用。我们提出了基于实例的攻击的概念。我们的方案是可解释的，可以在黑箱环境中起作用。给定一个特定的二进制示例和恶意软件分类器，我们使用数据增强策略来生成足够的数据，我们可以从中训练一个简单的可解释模型。我们通过显示特定二进制的不同部分的重量来解释检测模型。通过分析解释，我们发现数据小节在Windows PE恶意软件检测中起重要作用。我们提出了一个新函数，以保存可以应用于数据子分校的转换算法。通过采用我们提出的二进制多样化技术，我们消除了最加权零件对产生对抗性例子的影响。在某些情况下，我们的算法可以欺骗DNN，成功率接近100 \％。我们的方法的表现优于最新方法。最重要的方面是我们的方法在黑框设置中运行，并且可以通过域知识来验证结果。我们的分析模型可以帮助人们改善恶意软件探测器的鲁棒性。

功能级二进制代码相似性检测在网络空间安全性领域至关重要。它可以帮助我们在发布的软件中找到错误并检测专利侵权，并在预防供应链攻击中起关键作用。一个实用的嵌入学习框架依赖于矢量表示系统的鲁棒性以及功能对注释的准确性。传统上，基于学习的方法是基于学习的方法。但是，用准确的标签对不同的功能对进行注释非常困难。这些监督的学习方法很容易被过度训练，并且遭受了鲁棒性问题的困扰。为了减轻这些问题，我们提出了FUN2VEC：二进制功能级表示的对比学习框架。我们采用一种无监督的学习方法，并将二进制代码相似性检测作为实例歧视。 FUN2VEC直接用于分解的二进制功能，并且可以使用任何编码器实现。它不需要标记类似或不同信息的手动。我们使用编译器优化选项和代码混淆技术来生成增强数据。我们的实验结果表明，我们的方法超过了准确性的最先进，并且在几次射击设置中具有很大的优势。

在本文中，我们介绍了训练两层过度参数的Relu神经网络中动量方法的收敛分析，其中参数的数量明显大于训练实例的参数。动量方法上的现有作品表明，重球方法（HB）和Nesterov的加速方法（NAG）共享相同的限制普通微分方程（ODE），从而导致相同的收敛速率。从高分辨率的动力学角度来看，我们表明HB与NAG在收敛速率方面有所不同。此外，我们的发现为HB和NAG的高分辨率ODES的收敛性提供了更严格的上限。

在这项工作中，我们提出了FedSSO，这是一种用于联合学习的服务器端二阶优化方法（FL）。与以前朝这个方向的工作相反，我们在准牛顿方法中采用了服务器端近似，而无需客户的任何培训数据。通过这种方式，我们不仅将计算负担从客户端转移到服务器，而且还消除了客户和服务器之间二阶更新的附加通信。我们为我们的新方法的收敛提供了理论保证，并从经验上证明了我们在凸面和非凸面设置中的快速收敛和沟通节省。

深度神经网络容易受到对抗的例子，这可以通过添加微妙的扰动来欺骗深层模型。虽然现有的攻击已经取得了有希望的结果，但它仍然在黑盒设置下留下长途来产生可转移的对抗性示例。为此，本文提出提高对抗示例的可转移性，并将双阶段特征级扰动应用于现有模型，以隐式创建一组不同的模型。然后在迭代期间由纵向集合融合这些模型。该方法被称为双级网络侵蚀（DSNE）。我们对非残留和残余网络进行全面的实验，并获得更多可转移的对抗实例，其计算成本类似于最先进的方法。特别地，对于残余网络，通过将残余块信息偏置到跳过连接，可以显着改善对抗性示例的可转移性。我们的工作为神经网络的建筑脆弱性提供了新的见解，并对神经网络的稳健性带来了新的挑战。

我们介绍了三级管道：调整多样化输入（RDIM），多样性集合（DEM）和区域配件，共同产生可转移的对抗性示例。我们首先探讨现有攻击之间的内部关系，并提出能够利用这种关系的RDIM。然后我们提出DEM，多尺度版本的RDIM，生成多尺度梯度。在前两个步骤之后，我们将价值转换为迭代拟合的区域。 RDIM和区域拟合不需要额外的运行时间，这三个步骤可以充分集成到其他攻击中。我们最好的攻击愚弄了六个黑匣子防御，平均成功率为93％，这均高于最先进的基于梯度的攻击。此外，我们重新思考现有的攻击，而不是简单地堆叠在旧的旧方法上以获得更好的性能。预计我们的调查结果将成为探索攻击方法之间内部关系的开始。代码在https://github.com/278287847/DEM中获得。

对象攻击是对象检测的现实世界中可行的。然而，大多数以前的作品都试图学习应用于对象的本地“补丁”到愚蠢的探测器，这在斜视视角变得较低。为了解决这个问题，我们提出了致密的提案攻击（DPA）来学习探测器的单件，物理和针对性的对抗性伪装。伪装是一体的，因为它们是作为一个物体的整体生成的，因为当在任意观点和不同的照明条件下拍摄时，它们保持对抗性，并且由于它们可能导致探测器被定义为特定目标类别的检测器。为了使生成的伪装在物理世界中稳健，我们介绍了改造的组合来模拟物理现象。此外，为了改善攻击，DPA同时攻击固定建议中的所有分类。此外，我们使用Unity Simulation Engine构建虚拟3D场景，以公平地和可重复地评估不同的物理攻击。广泛的实验表明，DPA优于最先进的方法，并且对于任何物体而言，它是通用的，并且对现实世界的广泛性良好，对安全关键的计算机视觉系统构成潜在的威胁。

神经网络在许多领域取得了巨大的经验成功。已经观察到，通过一阶方法训练的随机初始化的神经网络能够实现接近零的训练损失，尽管其损失景观是非凸的并且不平滑的。这种现象很少有理论解释。最近，通过分析过参数化制度中的梯度下降〜（GD）和重球方法〜（HB）的梯度来弥合实践和理论之间的这种差距。在这项工作中，通过考虑Nesterov的加速梯度方法〜（nag），我们通过恒定的动量参数进行进一步进展。我们通过Relu激活分析其用于过度参数化的双层完全连接神经网络的收敛性。具体而言，我们证明了NAG的训练误差以非渐近线性收敛率$（1- \θ（1 / \ sqrt {\ kappa}））收敛到零（1 / \ sqrt {\ kappa}）^ t $ the $ t $迭代，其中$ \ Kappa> 1 $由神经网络的初始化和架构决定。此外，我们在NAG和GD和HB的现有收敛结果之间提供了比较。我们的理论结果表明，NAG实现了GD的加速度，其会聚率与HB相当。此外，数值实验验证了我们理论分析的正确性。

快速梯度标志攻击系列是用于生成对抗示例的流行方法。然而，基于快速梯度签名系列的大多数方法不能平衡由于基本标志结构的局限性而平衡的无法区分和可转换性。为了解决这个问题，我们提出了一种方法，称为ADAM迭代快速梯度Tanh方法（AI-FGTM），以产生具有高可转换性的无法区分的对抗性示例。此外，还施加较小的核和动态步长，以产生对攻击成功率的进一步提高攻击示例。在想象中兼容的数据集上的广泛实验表明，我们的方法在没有额外运行的时间和资源的情况下，我们的方法产生更加难以区分的对抗性示例并实现更高的攻击成功率。我们最佳的转移攻击Ni-Ti-Di-Aitm可以欺骗六种经典的防御模型，平均成功率为89.3％，三种先进的防御模型，平均成功率为82.7％，其高于国家基于艺术梯度的攻击。此外，我们的方法还可以减少近20％的平均扰动。我们预计我们的方法将作为一种新的基线，用于产生具有更好的转移性和无法区分的对抗性实例。

Blind image quality assessment (BIQA) remains challenging due to the diversity of distortion and image content variation, which complicate the distortion patterns crossing different scales and aggravate the difficulty of the regression problem for BIQA. However, existing BIQA methods often fail to consider multi-scale distortion patterns and image content, and little research has been done on learning strategies to make the regression model produce better performance. In this paper, we propose a simple yet effective Progressive Multi-Task Image Quality Assessment (PMT-IQA) model, which contains a multi-scale feature extraction module (MS) and a progressive multi-task learning module (PMT), to help the model learn complex distortion patterns and better optimize the regression issue to align with the law of human learning process from easy to hard. To verify the effectiveness of the proposed PMT-IQA model, we conduct experiments on four widely used public datasets, and the experimental results indicate that the performance of PMT-IQA is superior to the comparison approaches, and both MS and PMT modules improve the model's performance.