近日，我院林铭炜教授课题组在大数据分析领域取得重要进展。课题组创新性地提出了一种融合神经网络的隐因子分析模型，通过结合神经网络的非线性建模优势与隐因子分析模型的高效性，显著提升了缺失数据估计精度。传统方法难以同时兼顾非线性建模与计算效率。针对这一难题，融合神经网络的隐因子分析模型利用神经网络捕捉数据复杂结构，同时融入隐因子分析框架以保证高效计算。实验表明，该模型在工业数据集上的估计精度最高提升了33.3%，且存储和计算效率优于现有方法。研究成果以“Neural Networks-Incorporated Latent Factor Analysis for High-Dimensional and Incomplete Data”为题，发表于中科院一区TOP期刊、CCF B类期刊《IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems》。该论文以福建师范大学为第一单位，第一作者为我院林铭炜教授，第二作者为我院2023级软件工程专硕研究生林兴宇同学。该研究工作得到国家自然科学基金（项目号：62272078）、福建省杰青基金（项

2025 年上半年，福建师范大学计算机与网络空间安全学院（软件学院）林丽美教授课题组在多个前沿技术领域连获突破，多篇研究成果发表在 IEEE Transactions系列期刊，由林丽美教授主导完成。代表性成果速览1.《Forward Legal Anonymous Group Pairing-Onion Routing for Mobile Opportunistic Networks》随着移动机会网络在各种无线通信和互联网应用中的广泛应用，网络的稳定性和安全性面临着越来越多的挑战，现有的匿名路由协议多未考虑前向安全性和消息合法性验证，导致系统容易受到多种攻击，如身份泄露和数据篡改等。为了解决这些问题，我校计算机与网络空间安全学院林丽美教授团队提出了一种新型的前向合法匿名组配对洋葱路由协议（FLAG-POR），其有效提高了消息转发率，还确保了节点和路径的匿名性并能抵抗多种潜在的攻击威胁。该成果为应对移动机会网络中的匿名路由挑战提供了创新性的解决方案。在匿名通信领域，课题组针对移动机会网络中存在连接不稳定与身份泄露等问题，创新性提出FLAG-POR协议（Forward Legal Ano

近日，我院许胜民教授课题组在数据安全与隐私保护领域取得重要研究突破，创新性地提出了一种模糊身份基匹配加密方案，并成功应用于匿名社交网络系统的设计中。该方案具备优异的安全性、计算效率和系统扩展性，显著提升了匿名通信环境下的灵活授权能力与资源利用效率。相关实验结果表明，该方案在计算开销和存储资源消耗方面相较于现有技术均实现大幅优化，展示出良好的实际部署潜力。该研究成果以题为 “EASNs: Efficient Anonymous Social Networks With Enhanced Security and High Scalability”，发表在网络空间安全领域国际权威期刊、CCF A类期刊 《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》 上。论文以福建师范大学为第一完成单位，第一作者为我院2022级研究生黄文峰同学（现为暨南大学博士研究生），唯一通信作者为我院许胜民教授。本研究工作得到了国家自然科学基金重点项目与面上项目（编号：62425205、62402109、62372108、62102090）、国家重点研

报告题目：高维不完备张量表示学习模型的初步研究时间：2025年7月1日（星期二）上午10：00地点：线上#腾讯会议：335-614-911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：高维不完备张量是描述物理社会中大量节点间复杂交互的常用数据结构，如本研究中聚焦的大规模城域网节点通信。对其进行精确、高效的表示学习，是开展后续知识发现和模式识别的重要前提。在本项研究中，我们运用张量CP分解原理，对三阶高维不完备张量表示学习模型进行了初步研究，提出了BNLFT-ANLT-NeuLFT系列模型，初步实现了对三阶高维不完备张量的高效准确表示学习。相关文章发表在IEEE T-PAMI、IEEE T-KDE、IEEE T-CYB期刊上。报告人简介：罗辛，工学博士、“香江学者”博士后，西南大学二级教授、博士生导师，计算机与信息科学学院 软件学院院长，IEEE/AAIA Fellow，国家高层次领军人才、国家高层次青年人才、国家网信优秀人才、中国科学院百人计划入选人。研究聚焦数据科学领域，在IEEE T-PAMI、T-KDE、T-NNLS等国际期刊和WWW

报告题目：粒球计算:高效、鲁棒、可解释的新型人工智能理论时间：2025年7月2日（星期三）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：现有人工智能方法主要基于最细的像素点/单一粒度，缺乏人脑“大范围首先”认知的天然的高效性、鲁棒性和可解释的认知计算特性。为此，基于多粒度认知计算理论，提出和发展了粒球计算。该理论基于从粗到细的生成方式来模拟“大范围首先的”人脑认知机制，使用不同粒度的粒球来覆盖数据样本，实现对数据自适应和高效的多粒度表示；并构建基于粒球的新型计算模式，实现相比传统人工智能方法更加高效、鲁棒和可解释的计算模式。目前粒球计算不仅得到了国内很多知名学者的广泛关注，还得到了密西根、印度理工学院、阿尔伯塔大学等国际顶级高校知名学者的跟踪研究，本报告介绍了粒球计算理论的相关研究成果和最新进展，主要包括: 粒球分类器、粒球聚类、粒球图网路、粒球强化学习、粒球大模型、粒球演化计算、粒球开放持续学习、粒球联邦学习、粒球粗糙集、粒球模糊集、粒球三支决策、粒球超像素和粒球NLP等等。报告人简

近日，我院林铭炜教授课题组在固态硬盘存储领域取得重要进展。课题组创新性地引入了激进淘汰策略，旨在最大限度地触发固态硬盘中的高级命令。与传统注重提升缓存命中率的方法不同，该方案将重点转向了加速缓存数据的淘汰，并设计了一个命中率感知模块来智能调节激进淘汰的程度。实验仿真表明，此方法不仅显著提高了闪存高级命令的触发概率，同时在降低I/O请求平均响应时间等关键性能指标方面也优于其他固态硬盘缓存管理算法。研究成果以“HaParallel: Hit Ratio-Aware Parallel Aggressive Eviction Cache Management Algorithm for SSDs”为题，发表于CCF A类期刊《ACM Transactions on Storage》。该论文以福建师范大学为第一单位，第一作者为我院2022级研究生苏良宽同学、唯一通信作者为我院林铭炜教授。该研究工作得到国家自然科学基金（项目号：61872086）、福建省自然科学基金杰青项目（项目号：2022J06020）以及福建省“雏鹰计划”青年拔尖人才项目（项目号：F21E0011202B01）资助。论文链接：

6月18日，我校哈德斯菲尔德学院2025届学生毕业典礼在旗山校区学术大讲堂举行。英国哈德斯菲尔德大学校长鲍勃·克莱恩，我校校长郑家建，党政办公室、学生工作部、教务处、国际合作与交流处、哈德斯菲尔德学院相关负责人、教职工代表、2025届毕业生及家长代表共同见证了这一重要时刻。英国驻广州总领事馆总领事孟诗然发表了视频致辞。典礼由哈德斯菲尔德学院院长王绍祥主持。郑家建向学院首届毕业生致以热烈祝贺，并对辛勤耕耘的中外教师团队和默默支持的学生家长表示衷心感谢。他指出，毕业生们在中西文化交融中淬炼出的专业素养和跨文化交流能力,充分展现了新时代国际化工程人才的特质。希望毕业生跨越技术边界，勇担数字高峰，以科技创新造福人类；跨越文化鸿沟，架设文明对话的桥梁，彰显中国青年责任担当；跨越认知边界，践行终身学习，在服务社会中成就人生价值。鲍勃·克莱恩向全体毕业生及家长致以诚挚祝贺，回顾了两校合作历史，指出近年来两校在人才培养、学术交流等领域不断深化合作，取得了令人瞩目的办学成果。他表示，本届毕业生是哈德斯菲尔德大学的全球校友，学校珍视与校友建立的终身情谊，期待他们在更广阔的学术天地续写华章，让两校情缘历久弥

报告题目：复杂信息环境下的智能决策系统时 间：2025年6月23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：全校相关专业师生报告摘要：随着新一代信息技术的快速发展，智能技术已广泛应用于智慧医疗、智能制造、智能驾驶和智慧金融等领域中，提高了社会效率，方便了人们生活。在复杂信息环境下，本报告主要介绍基于大数据驱动的深度学习智能决策和基于复杂认知信息的智能决策研究进展。介绍深度学习在决策领域中的方法和应用研究现状；阐述基于复杂认知信息的决策理论研究现状；说明深度学习与模糊系统的融合框架及其智能决策过程；梳理几种模糊技术与深度学习的融合现状、原因及应用领域；总结分类系统、信息融合系统和决策支持系统等具有代表性的深度学习智能决策应用；介绍深度学习和复杂认知信息在智能决策应用中可能面临的挑战，包括融合技术、数据分析和模型构建等。报告人简介：徐泽水：四川大学讲席教授、欧洲科学院院士、欧洲科学与艺术院院士、国际系统与控制科学院院士；国际工程技术协会(IETI)杰出会士；国际电气与电子工程师协会(IEEE)、国际模糊系统协会(IFSA)

报告题目：自动驾驶感知物理对抗攻击及防御方法时间：2025年6月13日（星期五）15:00-16:00地点：福建师范大学科研楼18#1004主办：计算机与网络空间安全学院参加对象：相关专业教师和学生报告摘要：物理世界中的对抗攻击对自动驾驶系统的视觉安全构成严重威胁，然而现有物理攻击多依赖静态触发器，缺乏灵活性和隐蔽性，且对深度估计等关键任务的研究相对滞后。本报告聚焦于如何更高效地发起物理世界中的对抗攻击，以及如何设计实际可用的防御机制。具体提出三项核心进展：一种可随场景变化动态激活的对抗样本，提升攻击的灵活性；一种无需优化的攻击方法，实现对双目深度估计的高效攻击；以及一种基于图像修复的防御机制，可在不依赖模型结构的前提下有效缓解攻击影响。我们将系统探讨这些技术如何揭示系统脆弱性，并推动更加稳健的视觉感知体系构建。报告人简介：韩星烁，南京航空航天大学计算机科学与技术学院教授，国家级青年人才。博士毕业于新加坡南洋理工大学，主要研究方向是自动驾驶安全和人工智能安全。在IEEE SP、ACM CCS、USENIX Security、ISSTA、NeurIPS等CCF-A类会议/期刊发表学术论文

报告题目：多模态大模型的安全对齐：挑战与解决方案时间：2025年6月13日（星期五）14:00-15:00地点：科研楼18#1004主办：计算机与网络空间安全学院参加对象：相关专业教师和学生报告摘要：随着大语言模型（LLMs）能力的拓展，多模态大模型（尤其是视觉语言模型，LVLMs）在图像理解、辅助问答等任务中展现出显著性能。然而，近年来的研究揭示，这类模型在引入视觉模态后，其原本在文本域建立的安全机制无法自然迁移，导致面对图像相关输入时表现出严重的安全性缺陷，甚至会在“看似安全”的输入组合下输出不当或有害内容，给实际部署带来巨大风险。报告围绕多模态模型的跨模态安全对齐问题展开，结合最新研究工作，总结了当前LVLM安全对齐面临的关键问题，并介绍当前几种代表性解决方案的可行性与局限性。报告人简介：刘航呈，目前在新加坡南洋理工大学担任博士后研究员，主要研究方向为人工智能安全。研究成果已发表在多个人工智能与信息安全领域的顶级国际会议和期刊上，包括 NeurIPS、ACM CCS、ACM MM、WWW、IEEE TIFS、TCSVT 等。