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计算学部“光熙论坛”全新改版 首期论坛精彩呈现
发布人:李彤  发布时间:2024-01-17   浏览次数:290

2024112日,哈尔滨工业大学计算学部在科创大厦k1838举办了改版后的首期“光熙论坛”。本次论坛邀请了深圳大学黄继武教授、复旦大学张新鹏教授、中国科学技术大学俞能海教授、北京邮电大学周琳娜教授、南京信息工程大学王金伟教授、广州大学王员根教授和南昌大学丁峰教授做专题报告。论坛由哈工大计算学部主办,网络空间安全学院承办。计算学部副主任兼网络空间安全学院院长张宏莉教授,网络空间安全学院副院长张伟哲教授和王莘教授,以及校内外相关领域专家学者和研究生等共同参加本次论坛。论坛由计算学部于海宁教授、苗东菁教授组织,朱国普教授主持。

计算学部副主任兼网络空间安全学院院长张宏莉教授首先致辞。张宏莉教授讲述了哈工大计算学部“光熙论坛”的起源,回顾了网络空间安全学科发展沿革,强调了学科在信息安全、网络基础设施安全和网络安全等前沿领域的重大科研成果,表示将根据国家重大战略和产业重大需求凝练方向,致力于培养更多适应社会需求的、与时俱进的优秀计算科学人才,不断开拓新兴领域,积极补齐短板。



黄继武教授作了题为《加密域视频运动目标检测》的报告。伪造图像给社会和公共安全带来了很大的安全隐患,迫切需要相应的取证技术。报告围绕图像篡改定位取证技术的设计,以及相关的鲁棒性和安全性,介绍了黄继武教授团队在图像篡改定位模型、预训练策略、鲁棒性改进和篡改定位算法的对抗样本攻击等几方面的尝试性努力。最后,分析了该领域所面临的挑战。



张新鹏教授作了题为《从信息隐藏到功能隐藏》的报告。数字隐写(信息隐藏)在近30年间发展迅速,张新鹏教授在该报告中探讨了深度学习兴起后信息隐藏的新发展,包括从传统的修改式隐写到图像、文本、图文互鉴的构造式/生成式隐写,也包括从数据隐藏到网络、驱动和功能的隐藏,成为支撑网络隐蔽空间的重要内容。



俞能海教授作了题为《大语言模型安全与隐私》的报告。以ChatGPT为代表的大语言模型技术,凭借其惊艳的语言理解、生成、知识推理能力,在全世界掀起了一波人工智能领域的技术巨浪。然而,在大语言模型技术普及的同时,其引发的虚假信息、隐私泄露、价值观偏见等安全问题也接踵而至。报告首先概述大语言模型的的发展,然后从大语言模型生成文本检测溯源、价值观对齐和隐私保护角度介绍了大语言模型面临的威胁和潜在的解决思路。



周琳娜教授作了题为《大模型安全监管及在垂直领域的研究应用》的报告。随着大模型的迅猛兴起,如何安全地监管和应用大模型是世界各国面临的难点问题。该报告针对我国现有的大模型安全监管相关政策和标准进行了解读,并对垂直领域大模型在金融AI投研和深度伪造合成方面的应用进行了研究和探讨。



王金伟教授作了题为《传统取证与对抗取证》的报告。近年来,随着AIGC大模型技术的迅猛发展,图像取证领域面临了前所未有的挑战。该技术的兴起为社会乃至国家带来新型安全威胁的同时,也为图像取证发展带来潜在的机遇。报告围绕传统取证与对抗取证的关键技术展开,重点分享王金伟教授团队在对抗取证方面取得的技术进展。



王员根教授作了题为《Vulnerabilities in Video Quality Assessment Models: The Challenge of Adversarial Attacks》的报告。无参考视频质量评估(NR-VQA)在提高最终用户的观看体验中发挥着至关重要的作用。为了构建一个可靠和实用的评估系统,评估基于卷积神经网络和TransformerNR-VQA模型的鲁棒性至关重要。报告讲述了视频质量评估模型对黑盒对抗攻击的脆弱性,并介绍了一种用于黑盒攻击的基于补丁的随机搜索方法。



丁峰教授作了题为《基于对抗生成网络的反取证技术及其应用》的报告。报告围绕数字图像反取证技术,科普了其定义和研究意义。同时,通过介绍传统针对图像信号处理反取证工作和现代基于对抗攻击的相关反取证应用工作,描述了其发展史,并在此基础之上对数字图像反取证技术进行了总结和展望。

光熙论坛”简介

为了前瞻性布局战略方向,推进关键核心方向取得新突破、原始创新能力得到新跃升、交叉学科方向高质量发展,计算学部将进一步加强师生与国内优秀学者的深度交流与合作,共同推进计算机学科群的发展,决定对 “光熙论坛”的内容进行调整。原“光熙论坛”更名为“光熙博士生学术论坛”,沿用之前的期号。

新“光熙论坛”将以计算机科学与技术、软件工程、网络空间安全领域的基础理论和关键技术的热点和人才培养为话题,邀请国内计算机学科群知名院士专家、知名中青年学者,面向“一校三区”计算学部师生开展“前沿专题报告会”、“专题思辨讨论会”、“个人专场交流会”等线上下混合形式的学术活动。