Web应用程序防火墙（WAF）如今扮演着不可或缺的角色，以保护Web应用程序免受SQL注入，XML注入和PHP注射等各种恶意注射攻击的影响。但是，鉴于注射攻击的复杂性不断发展，调整WAF的复杂性越来越复杂，确保WAF没有注射脆弱性是一项挑战，这样它将阻止所有恶意注射攻击而不会错误地影响合法信息。因此，自动测试WAF是及时且必不可少的任务。在本文中，我们提出了Danuoyi，这是一种自动注射测试工具，同时生成了对WAF上多种注射攻击的测试输入。我们的基本思想来自自然语言处理域中的跨语性翻译。特别是，不同类型的注射攻击的测试输入在句法上是不同的，但在语义上可能是相似的。因此，跨多种编程语言共享语义知识可以刺激更复杂的测试输入的产生，并发现WAF的注入脆弱性，原本很难找到。为此，在Danuoyi中，我们使用多任务学习来训练多个注射翻译模型，该学习将任何一对注射攻击之间的测试输入转换。然后，该模型由新型的多任务进化算法使用，以共同进化测试输入，以通过每一代人的共享交配池和特定于域的突变算子促进不同类型的注射攻击。我们对三个现实世界中的开源WAF和六种注射攻击进行了实验，结果表明，Danuoyi的生成高达3.8倍和5.78倍的有效测试输入（即，绕过基础WAF）比其最新的测试输入更大。 ART单项任务以及基于语法的注射结构。

Advancement in large pretrained language models has significantly improved their performance for conditional language generation tasks including summarization albeit with hallucinations. To reduce hallucinations, conventional methods proposed improving beam search or using a fact checker as a postprocessing step. In this paper, we investigate the use of the Natural Language Inference (NLI) entailment metric to detect and prevent hallucinations in summary generation. We propose an NLI-assisted beam re-ranking mechanism by computing entailment probability scores between the input context and summarization model-generated beams during saliency-enhanced greedy decoding. Moreover, a diversity metric is introduced to compare its effectiveness against vanilla beam search. Our proposed algorithm significantly outperforms vanilla beam decoding on XSum and CNN/DM datasets.

We present a toolchain for solving path planning problems for concentric tube robots through obstacle fields. First, ellipsoidal sets representing the target area and obstacles are constructed from labelled point clouds. Then, the nonlinear and highly nonconvex optimal control problem is solved by introducing a homotopy on the obstacle positions where at one extreme of the parameter the obstacles are removed from the operating space, and at the other extreme they are located at their intended positions. We present a detailed example (with more than a thousand obstacles) from stereotactic neurosurgery with real-world data obtained from labelled MPRI scans.

As a result of the ever increasing complexity of configuring and fine-tuning machine learning models, the field of automated machine learning (AutoML) has emerged over the past decade. However, software implementations like Auto-WEKA and Auto-sklearn typically focus on classical machine learning (ML) tasks such as classification and regression. Our work can be seen as the first attempt at offering a single AutoML framework for most problem settings that fall under the umbrella of multi-target prediction, which includes popular ML settings such as multi-label classification, multivariate regression, multi-task learning, dyadic prediction, matrix completion, and zero-shot learning. Automated problem selection and model configuration are achieved by extending DeepMTP, a general deep learning framework for MTP problem settings, with popular hyperparameter optimization (HPO) methods. Our extensive benchmarking across different datasets and MTP problem settings identifies cases where specific HPO methods outperform others.

深度学习模型正在应用于越来越多的成功案例中，但是他们在现实世界中的表现如何？为了测试模型，组装了特定的清洁数据集。但是，当部署在现实世界中时，该模型将面临意外的分布（OOD）数据。在这项工作中，我们表明所谓的“放射科医生级” Chexnet模型未能识别所有OOD图像，并将其归类为肺部疾病。为了解决这个问题，我们提出了分发投票，这是一种对多标签分类的分布图像进行分类的新方法。使用在ID和OOD数据上训练的独立课程分布（ID）预测指标，我们平均达到99％的ID分类特异性和98％的敏感性，与胸部上以前的作品相比，端到端的性能显着提高X射线14个数据集。即使仅用ImageNet作为OOD数据训练并使用X射线OOD图像进行测试，我们的方法即使仅用Imagenet进行训练，也超过了其他基于输出的OOD检测器。

现代语言模型中的检测和缓解有害偏见被广泛认为是至关重要的开放问题。在本文中，我们退后一步，研究语言模型首先是如何偏见的。我们使用在英语Wikipedia语料库中训练的LSTM架构，使用相对较小的语言模型。在培训期间的每一步中，在每个步骤中都会更改数据和模型参数，我们可以详细介绍性别表示形式的发展，数据集中的哪些模式驱动器以及模型的内部状态如何与偏差相关在下游任务（语义文本相似性）中。我们发现性别的表示是动态的，并在训练过程中确定了不同的阶段。此外，我们表明，性别信息在模型的输入嵌入中越来越多地表示，因此，对这些性别的态度可以有效地减少下游偏置。监测训练动力学，使我们能够检测出在输入嵌入中如何表示男性和男性性别的不对称性。这很重要，因为这可能会导致幼稚的缓解策略引入新的不良偏见。我们更普遍地讨论了发现与缓解策略的相关性，以及将我们的方法推广到更大语言模型，变压器体系结构，其他语言和其他不良偏见的前景。

本文提出了一种验证网络物理安全 - 关键系统中发现的非线性人工神经网络（ANN）行为的方法。我们将Sigmoid函数的专用间隔约束传播器实施到SMT求解器ISAT中，并将这种方法与组成方法进行比较，该方法通过ISAT中可用的基本算术特征和近似方法来编码Sigmoid函数。我们的实验结果表明，专用和组成方法明显优于近似方法。在我们所有的基准中，专门的方法与组成方法相比表现出相等或更好的性能。

事实证明，机器学习在许多软件学科中都有用，包括计算机视觉，语音和音频处理，自然语言处理，机器人技术和其他一些领域。但是，由于其黑盒性质和大量资源消耗，其适用性受到了严重阻碍。绩效是以巨大的计算资源为代价实现的，通常会损害模型的鲁棒性和可信度。最近的研究一直在确定缺乏互动性是这些机器学习问题的主要来源。因此，互动机器学习（IML）由于其人类的模式和相对有效的资源利用而引起了研究人员的更多关注。因此，对交互式机器学习的最新评论在减轻建立以人为本模型的努力方面起着至关重要的作用。在本文中，我们对IML的最先进进行了全面分析。我们使用面向绩效/任务的混合分类法分析了显着的研究工作。我们使用自下而上的聚类方法来生成IML研究工作的分类法。关于对抗性黑盒攻击和基于IML的防御系统，探索性机器学习，资源约束学习和IML绩效评估的研究工作，在我们以优异为导向的分类学中进行了相应的主题分析。我们将这些研究工作进一步分为技术和部门类别。最后，我们认为我们认为在IML中为未来工作的研究机会进行了详尽的讨论。

合并对称性可以通过定义通过转换相关的数据样本的等效类别来导致高度数据效率和可推广的模型。但是，表征转换如何在输入数据上作用通常很困难，从而限制了模型模型的适用性。我们提出了编码输入空间（例如图像）的学习对称嵌入网络（SENS），我们不知道转换的效果（例如旋转），以在这些操作下以已知方式转换的特征空间。可以通过模棱两可的任务网络端对端训练该网络，以学习明确的对称表示。我们在具有3种不同形式的对称形式的模棱两可的过渡模型的背景下验证了这种方法。我们的实验表明，SENS有助于将模棱两可的网络应用于具有复杂对称表示的数据。此外，相对于全等级和非等价基线的准确性和泛化可以提高准确性和概括。

我们研究多个代理商在多目标环境的同时学习的问题。具体来说，我们考虑两种药剂重复播放一个多目标的正常形式的游戏。在这样的游戏，从联合行动所产生的收益都向量值。以基于效用的方法，我们假设效用函数存在映射向量标公用事业和考虑旨在最大限度地提高预期收益载体的效用代理。作为代理商不一定知道他们的对手的效用函数或策略，他们必须学会互动的最佳策略对方。为了帮助代理商在适当的解决办法到达，我们介绍四种新型偏好通信协议双方的合作以及自身利益的沟通。每一种方法描述了一个代理在他们的行动以及如何另一代理响应通信偏好的特定协议。这些协议是一组对不沟通基线代理5个标杆游戏随后对其进行评估。我们发现，偏好通信可以彻底改变学习的过程，并导致其没有在此设置先前观测环纳什均衡的出现。另外，还要在那里代理商必须学会当通信的通信方案。对于与纳什均衡游戏的代理，我们发现通信可以是有益的，但很难知道什么时候剂有不同的最佳平衡。如果不是这种情况，代理变得冷漠通信。在游戏没有纳什均衡，我们的结果表明，整个学习率的差异。当使用更快的学习者，我们观察到明确的沟通，在50％左右的时间变得越来越普遍，因为它可以帮助他们在学习的妥协联合政策。较慢的学生保留这种模式在较小的程度，但显示增加的冷漠。