小组研究成果被IEEE期刊 TNSE 2020接收

清华大学软件系统安全保障小组研究成果“Coverage Guided Differential Adversarial Testing of Deep Learning Systems”被期刊 IEEE Transactions on Network Science and Engineering接收。该论文提出了一个深度学习系统的覆盖率导向的对抗测试方法DLFuzz。该工作将模糊测试技术结合到深度学习系统的对抗测试中，通过维护种子队列以及多种神经元选择策略，在提高神经元覆盖率的同时，生成大量对抗测试输入。DLFuzz不需依赖其他功能相似的系统进行交叉验证，并可通过更小的扰动，以更短的时间，生成更多的对抗测试输入。该工作由博士生郭建敏、硕士生赵越等共同完成。
 
IEEE TNSE致力于发表网络科学领域理论及应用相关的研究工作，所涵盖的网络类型包括物理或工程网络、信息网络、生物网络、语义网络、社会网络等等。当前影响因子为2.47。