题目：结合安全可逆扩散模型之胸部 X 光隐私保护病灶定位主讲：黄启贤时间：2026年10月31日10:00-11:00地点：行政楼第十会议室报告摘要：本研究提出一套基于可逆扩散模型之胸部 X 光隐私保护与病灶定位框架，以解决医疗影像跨机构共享时隐私保护与诊断效能难以兼顾之问题。研究结合 DDIM 确定性反向扩散、Rademacher 符号翻转与 Signed Permutation自反加密机制，将影像特征转换至潜在空间进行安全保护，并透过 Classifier-Free Guidance（CFG）双路径生成策略，同时重建原始影像与生成健康影像，利用差异图进行无监督病灶定位。实验以 CheXpert 胸部 X 光资料集进行验证，结果显示各加密组合之 Cosine Similarity 均高于0.997，最高达0.9989；CFG-DDIM 最高取得30.23 dB PSNR与0.912 SSIM，并能有效定位胸腔积液等病灶。研究结果证实所提出方法可在维持影像高品质还原的同时提供隐私保护，为安全且可逆之医疗影像共享与智慧诊断提供可行基础。个人简介：黄启贤 助理教授, 博士毕业于国立清华大学

题目：Towards AI-Enhanced Agile Formal Engineering for Trustworthy Software（面向可信软件的AI增强型敏捷形式化工程）主讲：刘少英时间：2026年10月27日 10:00地点：计网大楼507报告厅报告摘要：如何在确保高效率生产的同时保证被开发软件系统的高可信性是软件工程领域的悬而未解的重大科学问题。 为解决这个问题，目前已经提出多种方法和技术，包括模型驱动，形式化方法，基于软件组件的开发，以及敏捷开发方法。它们各有特点，但在实际应用中都存在不同的挑战和问题。为应对这些挑战和问题，我们长期以来集中研究如何把形式化方法有效地融合到软件工程方法和技术中，确立了符合软件工程现实特点的敏捷形式化工程方法，以达到提高软件工程技术的严密性，有效性，以及工具的可支撑性。同时，也提出使用基于专家知识和大语言模型（LLMs）的人机结对编程技术提供对敏捷形式化工程方法的智能化支撑，以提高软件开发过程的高自动化。在这个报告中，我首先简单地讨论目前已有的方法和技术的特点与存在的问题，然后集中介绍我们团队在敏捷形式化工程方法及其智能化支撑方向所做

近期，福建师范大学计算机与网络空间安全学院（软件学院）姚志强教授课题组的核心成员金彪博士在人脸隐私计算领域取得重要进展，两项研究成果分别发表于国际期刊《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》和《Pattern Recognition》。研究成果一：弱监督文本提示驱动的人脸软生物特征隐私保护该成果针对人脸识别过程中性别、年龄、种族等软生物特征易泄露，以及现有保护方法依赖敏感属性标签、难以兼顾隐私保护与身份识别性能的问题，提出弱监督文本提示驱动的隐私增强框架IFSNet。该方法通过文本提示与对比学习引导生成模型潜在空间的隐私偏移，并利用局部切空间回归机制保持身份信息，实现单属性及多属性的灵活保护。理论和实验分析表明，IFSNet能够有效降低敏感属性的可推断性，同时保持较好的身份验证性能。该成果以“Weakly-Supervised Prompt-Guided Privacy Enhancement for Soft-Biometric Attributes in Facial Images”为题，发表于CCF A类期

近期，福建师范大学计算机与网络空间安全学院(软件学院)姚志强教授课题组在隐私计算领域取得重要进展，两项研究成果分别发表于国际期刊《IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing》和《Expert Systems with Applications》。研究成果一：抑制潜在语音属性隐私推断该成果聚焦语音生物特征隐私保护中现有方法依赖预先指定敏感属性、难以防范未知属性推断攻击的问题，提出了一种基于变分信息瓶颈的语音表征隐私保护框架SIBNet。该框架基于信息瓶颈原理建立隐私保护与身份识别效用的联合优化目标，通过变分近似与随机编码机制约束语音表征的信息复杂度，降低潜在敏感属性的泄露风险；同时引入加性角度间隔约束，增强语音表征的身份判别能力，并通过可调节的信息压缩强度实现隐私保护与说话人识别效用之间的灵活权衡。该成果以“SIBNet: A Variational Information Bottleneck Framework for Suppressing Inference of Latent Speech Attributes”发表

报告题目：系统能力导向的操作系统课程全维织造教学模式探究时间：2026年10月19日（星期一）下午15：00地点：计算机与网络空间安全学院507报告厅主办：计算机与网络空间安全学院参加对象：计算机与网络空间安全学院相关专业教师和学生报告摘要：操作系统课程是计算机类专业核心课程，对培养系统能力至关重要。地方高校在操作系统课程教学中面临教学内容重塑难、教学方法实施难、课程产学融合难等突出问题。针对上述挑战，山西大学提出的纺知识、织能力、染素质全维织造线上线下混合教学模式。该模式从三个维度展开教学实践：第一，以点纺线构建系统知识体系，通过三阶递进的教学内容重塑，将课程划分为基础、进阶、拓展三个层次，满足差异化学习需求；第二，以线织面培养综合系统能力，采用九宫格教学方法和七巧板考核机制，实现教学与考核深度融合，并引入朋辈助教制度激发学生主动性；第三，印染结合打造系统实践素质，通过三轮驱动实践方法，将xv6源码实践、学科竞赛和大创项目有机结合，融合课程思政提升学生综合素养。实践表明，该教学模式显著提升了学生学习积极性和系统能力，课程目标达成度明显提高，学生在国家级、世界级超算竞赛中屡获佳绩。该模

近期，我院黄培凯博士在生物特征安全与非接触式生理感知领域取得系列重要研究进展，六项研究成果相继发表于国际权威学术期刊《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》（CCF A类）、《Pattern Recognition》（CCF B类）及《Expert Systems with Applications》。该系列研究围绕人脸反欺骗与远程生理信号感知两大方向，从多模态特征融合、复杂环境干扰抑制、超短时生理信号重建及跨域自适应学习等多个技术角度展开创新探索，为提升复杂场景下人脸身份认证的安全性、非接触式生理信号监测的准确性与鲁棒性提供了新的技术思路与解决方案。研究成果一：成果面向非接触式生理信号检测中环境干扰复杂、传统无监督方法估计精度不足的问题，提出了一种基于干扰消除与判别性特征学习的无监督远程光电容积脉搏波（rPPG）估计网络（DD-rPPGNet）。该方法通过挖掘局部时空相似性建模干扰特征，设计两阶段干扰消除策略，并结合三维可学习描述性卷积，有效抑制环境干扰并增强微弱生理信号的表征能力。在五个公开数据集上的实验表明

题目：新一代移动通信网络安全主讲：马建峰时间：2026年10月13日下午15:00地点：计网大楼学术交流中心报告厅报告摘要：云网融合是新一代通信网络的主流技术路线，云-网-端协同安全是无线网络安全的必然选择，报告人总结自身团队近20年研究中无线网络安全的新范式，介绍计算安全（云）-通信安全（网）-端系统安全（端）协同安全体系，及其若干典型的应用场景；最后介绍人工智能与内容安全的研究趋势。个人简介：马建峰，西安电子科技大学教授、博导，计算智能与信息安全学部执行主任、网络空间安全学部主任，网络与系统安全陕西省重点实验室主任，空天地一体化综合业务网全国重点实验室首席科学家（安全）。长江学者、百千万人才工程国家级人选。从事应用密码学、无线网络安全、数据安全与移动智能系统安全，提出“云-网-端”协同安全范式；以第一完成人获国家技术发明二等奖2项、教育部/陕西省/中国电子学会一等奖多项，国家网络安全优秀人才。

近期，我院叶阿勇教授团队在动态环境下可信公平智能领域取得系列重要进展，三项研究成果分别发表于国际期刊《Expert Systems With Applications》和《Applied Soft Computing》。随着人工智能广泛应用于自动驾驶、金融风控、医疗诊断等高风险领域，模型在真实环境变化中的公平性与泛化性日益受到关注。现有机器学习方法多依赖静态数据分布假设，难以适应开放动态环境下的分布漂移与群体差异。针对这一挑战，叶阿勇教授团队系统性地构建了涵盖跨域鲁棒公平、流式长期公平和黑盒部署后校正的技术方案，为提升人工智能系统在复杂场景下的公平性、鲁棒性与可部署性提供了新思路。研究成果一：动态环境在线公平学习该成果面向流式数据场景中环境持续变化导致的长期公平性难以保障问题，提出长期公平感知在线学习方法ConSCFairOL。该方法通过监督对比学习与条件监督对比学习，学习兼具环境鲁棒性与Equalized Odds公平性的表示，使模型预测在动态环境中有效解耦环境因素与敏感属性的影响，为在线模型持续公平决策提供了新范式。该成果以“Achieving Online Learning wi

近期，我院林晖、汪晓丁教授团队在安全高效分布式计算与存储领域取得系列重要进展，三项研究成果分别被CCF A类期刊《IEEE Transactions on Computers》、《IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing》、《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》录用。该系列成果分别从个性化收敛、异构对抗与可信存储三个角度出发，为提升分布式智能系统的安全性与高效性提供了全新技术路径。研究成果一：FMLH：基于约束超网络的个性化联邦元学习（IEEE TC 2026）该成果面向个性化联邦学习中单一元模型适应性不足的问题，首次将超网络与联邦元学习相结合，提出FMLH框架，利用微调模型差异生成个性化元模型，并设计了自适应个性化比例策略。严格的收敛界与泛化界证明及实验表明，该方法可将最低分位准确率提升18.71%，最大准确率提升5.6%。该工作成果以“Toward Personalized Federated Meta-learning with Constr

6月3日，我院在计网大楼507会议室举办就业指导专题讲座。我院2004级校友、厦门亿阳汇聚科技有限公司总经理范坤龙受邀作专题指导。2023级、2024级本科生辅导员及学生代表120余人参加活动。活动由2023级本科生辅导员赵奥东主持。范坤龙以《从校园到职场：代码人生的“新手村”攻略》为题，结合求学、从业到自主创业的亲身经历，围绕行业用工现状、IT 职业赛道、求职实操三大内容展开分享。立足企业招聘视角，他梳理出项目实战、一线实习、竞赛经历、学业成绩等应届生求职核心优势，详细解读前后端开发、产品测试、AI研发、网安运维等热门岗位的任职要求与发展前景。他强调，AI虽然是职场增效工具，但是业务研判、代码审核才是不可替代的核心竞争力。同时，他结合真实案例，聚焦实习、秋招、春招三大求职关键期，传授简历量化书写、STAR面试、金字塔精准投递等实用技巧。互动环节中，同学们围绕项目开发、AI落地、实习择业、简历优化踊跃提问，现场交流氛围热烈。本次讲座打通校园理论学习与职场实际需求的壁垒，以行业一线视角化解同学们求职困惑，为在校生阶段性成长指明路径。未来，学院将持续依托校友资源，扎实推进就业引航工程，常态