本次研讨会特别邀请到电子科技大学的熊虎教授担任会议主席，南京信息工程大学的陈建铭副教授和华中科技大学的冯君副教授担任会议主讲人。各位专家将聚焦信息安全领域的发展与挑战带来三场精彩的专题报告，会议还设有提问交流环节，主讲嘉宾们将为在线观众实时答疑。欢迎您预约直播！
会议信息
直播时间
2025年12月25日 19:00—21:00
直播通道
//小鹅通直播间//
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https://9g0ug.xetlk.com/sl/fxcgV
会议议程
| ● | 19:00—19:15 | |||||||||||||||||||
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熊虎 主席致辞 |
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| ● | 19:15—19:45 | |||||||||||||||||||
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熊虎 基于同构思想的口令破解模型 |
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| ● | 19:45—20:15 | |||||||||||||||||||
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陈建铭 经典问题的新思路：身份认证协议的演化与两项新型技术创新 |
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| ● | 20:15—20:45 | |||||||||||||||||||
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冯君 边缘人工智能安全前沿：机密性和鲁棒性 |
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| ● | 20:45—21:00 | |||||||||||||||||||
| 提问交流环节 | ||||||||||||||||||||
会议主席
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熊虎 教授 电子科技大学
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博士，教授，博士生导师，IEEE高级会员，IEEE VTS杰出讲者，四川省学术和技术带头人后备人选。长期聚焦轻量级公钥密码体制及其应用的研究，重点解决大规模、多样化、多层次、场景复杂的数据安全与隐私问题，取得了一系列创新性成果，能够为数据的开放与共享提供安全保障。主持包括3项国家自然科学基金和1项国家重点研发计划课题在内的十余项国家及省部级课题。在包括ACM Comput. Surv.、IEEE TIFS、IEEE TDSC、IEEE JSAC 的同行评议国际期刊及会议发表学术论文150余篇，获SPDE 2020最佳论文奖。在包括CRC出版社的国际知名出版社出版英文书籍2部。受邀担任IEEE Internet of Things Journal、《计算机研究与发展》等国内外权威期刊编委。担任国家自然科学基金通讯评议专家，中国博士后科学基金评审专家，教育部学位中心学位论文通讯评议专家；成都市信息化咨询专家暨信息化项目评审专家。大数据安全与隐私计算专委会委员，中关村标协区块链分委会委员。
报告题目：
基于同构思想的口令破解模型
报告简介：
考虑到简单易用、成本低廉、易于更新等特性，口令成为目前应用最为广泛的身份认证方法。不同于传统的暴力破解和字典攻击，口令破解模型通过采用概率模型和机器学习等技术学习真实口令的统计特性，从而更高效地生成可能的口令。考虑到传统口令破解模型难以有效捕获基础密码及其“同构变体”之间的关系的问题，我们提出了一个新型口令猜测框架PassGIN。该框架的核心思想是将密码建模为加权图结构，并利用图同构网络来同时编码密码的组成和结构语义，从而高区分度地识别这些变体之间的细微结构差异 。通过引入动态边加权机制 PassCluster等增强措施，PassGIN在八个真实数据集上的实验结果显示，它在站点内和跨站点密码猜测中均显著优于现有最先进的模型，相对提升分别达到23.49%和74.53%。
会议主讲人
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陈建铭 副教授 南京信息工程大学
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博士，硕士研究生导师，台湾台北人。山东省青创团队 (人工智能与网络安全) 带头人，深圳市海外高层次人才，深圳市南山区领航人才，IEEE高级会员，全球前2%顶尖科学家榜单 (2020、2021、2022、2023、2024)。2010年12月毕业于台湾清华大学资讯工程系，获工学博士学位。2012年10月至2018年6月间，任职于哈尔滨工业大学 (深圳) 计算机科学与技术学院担任助理教授与副教授。2018年7月至2023年6月间起任职于山东科技大学计算机科学与工程学院，担任副教授。2023年7月起任职于南京信息工程大学人工智能学院，担任副教授 (校聘教授，南京信息工程大学龙山学者支持计划)。
研究兴趣主要集中在AI for Security、Security for AI、数据挖掘、区块链等。在IEEE/ACM领域顶级期刊 (ACM TOSN、ACM/IMS TDS 等)，中科院一、二区期刊发表多篇论文。共计发表约150篇SCI期刊论文以及多篇ESI高被引论文，目前google scholar总引用数超过9500次，H-Index 56。作为负责人主持国家自然科学基金青年基金、山东省青创团队引育计划，山东省面上基金，深圳市海外高层次项目创新创业计划，深圳市基础研究项目等项目。
报告题目：
经典问题的新思路：身份认证协议的演化与两项新型技术创新
报告简介：
身份认证协议是信息安全领域的经典研究问题，但随着元宇宙场景、区块链体系以及跨域协作环境的快速发展，传统协议模型正面临前所未有的新挑战。本报告将首先回顾身份认证协议的发展脉络与核心设计原则，探讨其在现实部署中所遇到的典型瓶颈与信任假设的变化。随后，将结合近年来的研究实践，重点介绍两项面向新型应用环境的技术创新：其一是为元宇宙身份管理提出的“第一印象”身份绑定机制；其二是在区块链式身份认证框架中引入“打包算法”，以提升一致性与可验证性。希望通过这两个创新设计，为经典问题带来新的思考视角，并为未来身份认证协议的进一步发展提供参考。
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冯君 副教授 华中科技大学
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华中科技大学副教授，博士生导师。从事大模型安全与隐私保护、人工智能安全、应用密码学等研究工作，在这些领域发表重要学术论文50余篇。主持国家自然科学基金项目面上项目和青年项目，CCF-华为胡杨林基金可信计算专项等项目；参与国家重点研发计划网络空间安全重点专项、国家自然科学基金重点项目。担任国际会议ICBC 2023、IEEE PriComp 2022、IEEE DependSys 2021、IEEE DependSys 2020、SpaCCS 2019的程序委员会主席；担任顶级会议AAAI、NIPS、ICML、ICLR、IJCAI、WWW、ACSAC、CVPR、ACM MM的领域主席、程序委员会委员或审稿人。担任CCF A类期刊IEEE Transactions on Information Forensics and Security (IEEE TIFS) 和中科院一区期刊Information Fusion (INF)的编委/Associate Editor，担任20多个国际学术期刊和会议的审稿人。担任国家自然科学基金评审专家、湖北省科技厅专家库成员、浙江省科技专家库专家、广东省科技厅专家库专家、北京市自然科学基金评审专家、教育部学位中心学位论文评审专家等。担任CIPS大数据安全与隐私计算专委会委员、CCF网络与系统安全专委会委员、CCF嵌入式系统专委会委员、网络空间大搜索专委会委员。
报告题目：
边缘人工智能安全前沿：机密性和鲁棒性
报告简介：
随着人工智能在关键领域的深入应用，其安全性问题日益凸显。本报告聚焦AI安全中的鲁棒性与机密性两大核心挑战。在机密性方面，介绍我们提出的轻量级TEE方法，以实现大模型在资源受限边缘端的安全部署与隐私保护。在鲁棒性方面，针对跨模态模型的脆弱性，介绍我们提出“稳定跨模态双向归因”方法，通过少量对抗性提示微调，有效增强视觉-语言模型的抗攻击能力。最后，报告将探讨AI安全未来面临的挑战与潜在研究方向。
相关topic
Challenges and Solutions in Large Language Models
Topic Editors: Prof. Dr. Debiao He and Prof. Dr. Hu Xiong
https://www.mdpi.com/topics/B712V62UH1
主办单位
合作单位
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