网络仿真验证平台(网络靶场)是网络安全领域的大型科学装置,主要提供网络空间仿真和实验任务测评两大功能,作为支撑网络新技术验证、网络安全技术研究和验证、信息系统安全性测评、攻防演练和人才培养等国家重大需求的基础设施,受到世界各国的高度重视。在鹏城实验室重大攻关项目的资助下,哈尔滨工业大学(深圳)廖清教授项目组在网络靶场用户需求语义解析研究中取得了突破性成果。团队针对工业网络拓扑构建的“需求解析难...
近日,“网络安全学院学生创新资助计划”第三期评审结果出炉,哈尔滨工业大学(深圳)网络空间安全研究院共有3名学生项目成功入选,涵盖隐私计算、人工智能安全及机器人流量识别等多个前沿领域。入选项目分别是硕士生伍文浩(导师蒋琳教授)的《面向隐私计算的基于VOLE和OKVS的优化与高性能实现》、硕士生李嘉瑞(导师顾钊铨教授)的《深度思考大模型加持下的超级智能体在日志分析与安全检测规则生成的应用》,以及博士生张志强(...
联邦学习是当今主流的隐私保护机器学习范式。然而,由于需要在众多客户端与服务器之间频繁传输高维梯度更新,其通信瓶颈问题日益突出。为解决此问题,梯度稀疏化,特别是top-k稀疏化,是一种被广泛认可的有效方法。该方法允许客户端仅上传梯度向量中最重要的k个梯度值,从而在保持模型效用的同时大幅减少通信量。然而,将top-k稀疏化集成到联邦学习系统中面临着严峻的隐私挑战。研究表明,梯度更新(包括top-k稀疏化后的梯度值...
随着物联网和移动互联网的快速发展,移动群体感知(Mobile Crowdsensing, MCS)作为一种高效的数据采集模式,已广泛应用于智能交通、环境监测、公共安全等领域。然而,在大规模用户参与的过程中,如何在保护用户隐私的同时,确保感知数据的可靠性,一直是该领域亟待解决的难题。特别是在雾计算环境下,用户匿名性、数据真实性与系统可追踪性之间的平衡问题,长期缺乏有效解决方案。在国家重点研发(2022YFB3104400)、广东省...
2025年9月10日14:00-15:30,哈工大“方班”宣讲会于一校三区线上线下同步举行,中国工程院方滨兴院士线上参会并致辞。深圳校区设立主会场,本部和威海校区虽以线上方式接入,但仍组织学生集中参加,学术氛围浓厚。方滨兴院士提出“求源、熵减、动手、思辨”的核心教学理念,鼓励新生打破学科边界,主动探索与验证,提升科研与应用能力。姜伟老师和廖清老师充分肯定方班自2020年创办以来在跨校学术交流与思辨能力培养方面的成...
创新网络靶场应用模式,打造国家级安全实战实训平台,将全国百余家分靶场服务提供给用户,实现各行各业用户随时、随地,方便、灵活地获得自己的靶场服务,构建丰富、良性的靶场生态环境,全面提升我国的网络与安全技术的研究、验证、评测、人才培养等能力。为领域行业构建逼真网络仿真环境,服务网络安全技术研究、网络安全能力评测、网络安全人才培养。获国家二等奖1项,省部级一等奖3项。靶场即服务是比云计算服务更为复杂的...
针对公安犯罪打击、网信舆情管理、工信行业规范等场景需求,汇聚中国电信、中国移动、CNCERT、奇安信等10余家运营商及安全机构网安关联二次数据,搭建面向互联网黑灰产溯源、监管基础平台,提升我国黑产打击能力,补齐国家网络安全对抗中黑产治理短板。为公安犯罪打击、网信舆情管理,搭建面向互联网黑灰产溯源、监管的基础平台,获国家二等奖1项,省部级一等奖3项。
针对数据要素利用与隐私保护的矛盾问题,研究同态加密、差分隐私等底层安全理论技术,推动人工智能的安全广泛应用;利用人工智能技术,智能高效地提升和扩展原有安全防御方法,增强安全技术的攻防对抗能力。成功研发我国第一款“测-控-审一体化”的云堡垒机核心设备及系统,支撑了全国3000余个政企云业务的安全运营,5次获公安部等表彰/3次入选工信部网络安全试点示范。为人工智能技术提供安全保障(人工智能内生安全及衍生安全...
研究深度神经全生命周期安全,针对后门触发、对抗攻击、模型窃取等安全威胁,聚焦深度网络的危险性、脆弱性、黑盒,突破阶段耦合的后门攻击防御、数据受限的对抗扰动防御、分布泛化的梯度混淆防御,支撑模型安全训练、推理、部署。研究多媒体深度伪造的鲁棒检测,突破多视角/多模态特征融合、高泛化性检测、持续学习等技术,设计高鲁棒性的深度伪造检测模型,有效提高对深度伪造图像、音频、视频的检测性能,为网络信息安全提...
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