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(导师顾钊铨教授)的《面向业务场景的自适应BOT机器人流量识别和防护方法》。
创新资助计划是在中央网信办指导下，由中国网络空间安全协会、中国互联网发展基金会联合多家网信企业与一流网络安全学院共同发起的。该计划旨在深入贯彻落实习近平总书记关于坚持网络安全教育技术产业融合发展的重要指示精神，鼓励和资助高效网络安全学院学生开展创新活动，培育网络安全人才创新能力。第三期计划共有来自华为、蚂蚁、天融信、奇安信和滴滴等5所网信企业发布的94个任务，有31所高校网络安全学院的933名申请，其中260名学生获得资助。
在项目申报过程中，校区积极组织动员，通过举办线上政策宣讲、建立答疑交流群等方式，为学生申报提供全面保障。经过多轮严格评审，校区最终有3项提案脱颖而出，彰显了校区在网络安全领域的科研水平，为国家网安事业贡献了哈工大（深圳）的智慧与力量。获资助项目简介如下：
1. 面向隐私计算的基于VOLE和OKVS的优化与高性能实现（申请人：伍文浩，合作企业：华为）：该项目拟基于华为OpenHiTLS开源密码套件，重点研究VOLE（向量不经意线性估值）和OKVS（不经意键值存储）的高性能实现与硬件优化。关键技术方向包括：针对VOLE扩展，研究基于“扩展-卷积”纠错码的高效对偶LPN实例构造方法，以提升码率与运行效率，并借助arm指令集加速大规模VOLE实例生成；针对OKVS编码函数，研究稀疏系数矩阵的优化构造与高效方程组求解算法，通过改进的高斯消元法实现快速编码，同时利用arm指令集提升计算性能。
2. 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（申请人：李嘉瑞，合作企业：奇安信）：该项目拟挖掘深度思考大模型的能力，结合提示词链工程技术，构建可嵌入智能体工作流的动态决策模块，对多源异构安全事件日志进行实时分析，自动生成和校验UBEA平台检测规则。关键技术方向包括：对多源异构日志进行建模与降噪，在确保关键信息完整性的前提下降低日志分析规模；威胁评估报告生成，以结构化方式总结威胁的影响、级别等要素，生成全面且精准的威胁评估报告；安全检测规则自动生成，利用大模型的联想推理能力，将威胁信息转化为有效可用的检测规则。
3. 面向业务场景的自适应BOT机器人流量识别和防护方法（申报人：张志强，合作企业：滴滴）本课题聚焦多业务场景下API接口流量安全防护面临的动态对抗性挑战，拟构建基于时空注意力机制与深度强化学习的多业务场景自适应防御体系。通过时空注意力机制解析用户行为序列的潜在时空分布特征，捕获跨请求的长期依赖关系与空间关联性，精准识别异常访问模式。利用条件扩散模型生成具有场景适应性的流量表征向量，增强模型对动态流量变化的适应能力。在异常检测模块引入孪生神经网络架构，设计基于对比学习的动态特征匹配机制，通过计算正常与异常行为特征在隐空间的距离，实现跨业务场景的迁移学习能力，有效应对未知攻击变体。规则生成方面采用深度确定性策略梯度算法（DDPG），通过奖励机制引导智能体在复杂状态空间中自主优化检测策略，实现从被动响应到主动预测的转变，突破传统规则引擎的静态局限性。
（审核 蒋琳）
