paper.dinq.meAI 与前沿科学顶会 · 学术新星雷达
登录 DINQ
返回新星榜
YC

Yinzhi Cao

CCS 2026×2ACL 2026NDSS 2026安全多模态数据与预训练智能体与工具
新星分贡献者
57
一作贡献0
核心/参与27
方向广度14
合作网络6
0 一作 · 4 篇 · CCS 2026 / ACL 2026 / NDSS 2026

获取完整研究档案

首次获取该候选人的完整档案及 StartLux 评估共 20 积分;每位用户单独解锁,之后查看免费。主动刷新 20 积分。

联系方式

实时查找电子邮箱,费用不超过20积分;未找到邮箱不扣费。

2026 顶会论文

4
作者位次 #2/2NDSS 2026Oral· Network & Distributed System Security

TranSPArent: Taint-style Vulnerability Detection in Generic Single Page Applications through Automated Framework Abstraction

Senapati Diwangkara · Yinzhi Cao

作者位次 #3/4ACL 2026Poster· Natural Language Processing

C o LA : A Choice Leakage Attack Framework to Expose Privacy Risks in Subset Training

Qi Li · Cheng-Long Wang · Yinzhi Cao · Di Wang

摘要

Training models on a carefully chosen portion of data rather than the full dataset is now a standard preprocess for modern ML. From vision coreset selection to large-scale filtering in language models, it enables scalability with minimal utility loss. A common intuition is that training on fewer...

安全多模态数据与预训练OpenReview 项目页

常见合作者