我院研究生麻斌豪獲湖北省網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)會(huì)優(yōu)秀碩士學(xué)位論文
作者：孟博 編輯：孟博 上傳：祝夢(mèng)歡 審核：帖軍、田微 發(fā)布時(shí)間：2025-09-25 瀏覽次數(shù)：
2024年度湖北省網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)會(huì)優(yōu)秀學(xué)位論文于2025年9月12日在武漢揭曉，我院2023屆畢業(yè)生麻斌豪同學(xué)的碩士畢業(yè)論文《面向圖像分類(lèi)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的后門(mén)攻擊研究》獲得優(yōu)秀碩士學(xué)位論文獲獎(jiǎng)，指導(dǎo)教師為孟博教授。據(jù)悉，2024年度優(yōu)秀學(xué)位論文評(píng)選只有一篇博士學(xué)位論文和一篇碩士學(xué)位論文獲獎(jiǎng)。該碩士學(xué)位論文首先提出了一種基于決策邊界的臟標(biāo)簽后門(mén)攻擊方法：通過(guò)將投毒樣本與模型決策邊界相結(jié)合來(lái)生成動(dòng)態(tài)且隱蔽的觸發(fā)器，并利用決策邊界在保持較小損失的前提下將觸發(fā)器注入模型，從而在低投毒率下實(shí)現(xiàn)高攻擊成功率。其次，提出一種新的無(wú)須利用受害者數(shù)據(jù)集知識(shí)的干凈標(biāo)簽后門(mén)攻擊方法：通過(guò)使用與受害者數(shù)據(jù)分布不同的數(shù)據(jù)集來(lái)生成高效的干凈標(biāo)簽后門(mén)樣本，從而完成攻擊，解決了現(xiàn)有方法對(duì)受害者數(shù)據(jù)知識(shí)依賴(lài)的問(wèn)題。
麻斌豪同學(xué)專(zhuān)注于人工智能安全領(lǐng)域，尤其在后門(mén)攻擊方面，深入研究了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的后門(mén)攻擊和防御，包括干凈標(biāo)簽后門(mén)攻擊，臟標(biāo)簽后門(mén)攻擊和多域后門(mén)攻擊防御。此外，他還關(guān)注了大語(yǔ)言模型，區(qū)塊鏈等方面的研究。以第一作者在人工智能領(lǐng)域重要期刊和國(guó)際會(huì)議Neural Networks，Computers & Security，Applied Intelligence， ICDSN發(fā)表多篇論文和申請(qǐng)3項(xiàng)專(zhuān)利。目前麻斌豪同學(xué)在美國(guó)全獎(jiǎng)攻讀博士。
