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网络空间与信息安全重庆市重点实验室吴涛博士 在智能算法安全方面取得重要进展

发布时间:2020年04月23日 17:55 出处:吴涛 作者:吴涛 点击:

近日,我校网络空间与信息安全重庆市重点实验室吴涛博士和深圳大学、四川大学、成都信息工程大学等研究团队人员合作完成的关于图模型算法鲁棒性的科研成果“NetLRC: Link Predictability Measuring and Regulating”(链路可预测性度量与调控)在中科院SCI一区期刊Knowledge-Based Systems上发表。实验室博士研究生先兴平为论文第一作者,吴涛博士与成都信息工程大学乔少杰教授为共同通讯作者。同时,与重庆大学等研究人员合作的科研成果“Enhancing Robustness of Link Prediction for Noisy Complex Networks”(含噪网络中链路预测算法鲁棒性强化)在中科院SCI二区期刊Physica A上发表,实验室硕士研究生陈幸为论文第一作者,吴涛博士为通讯作者。

随着核心算法的突破、计算能力的提高以及海量数据的支撑,人工智能在实际应用中得到了突飞猛进的发展,深刻改变着人们的生产、生活和学习方式。同时,由于物联网及通信技术,特别是5G技术的发展与应用,我们正从今天的“物联网”走入“万物互联”的时代,这为人工智能提供了更加广阔、丰富的应用场景。伴随着制造、物流、交通、农业等各个领域加快推进产业智能化升级,人工智能通过将计算任务从云平台部分或全部迁移到边缘终端设备上,实现对边缘终端设备的赋能。从而,人工智能应用正在逐渐从封闭、专有的计算场景向开放、共享的应用场景转变,这对智能算法的安全性提出了更高的要求。


图1 论文《NetLRC: Link Predictability Measuring and Regulating》基于结构扰动的可预测性调控模型。

图2 论文《Enhancing Robustness of Link Prediction for Noisy Complex Networks》噪声鲁棒的图数据建模预测。


论文《NetLRC: Link Predictability Measuring and Regulating》通过对图数据进行自表示建模(Self-representation based modeling)发现支撑其内在模式的关键子结构,通过量化这些子结构对数据整体的表达能力度量图数据的可预测性,并通过对这个子结构的扰动调控预测模型的准确率。此研究工作表明了在图计算领域通过少量结构扰动调控算法结果的可能性,也证明了对于开放环境下基于图模型算法的智能系统,恶意攻击者可以通过极小成本的恶意操作影响其服务能力。

论文《Enhancing Robustness of Link Prediction for Noisy Complex Networks》通过将基于低秩稀疏理论的数据去噪模型与预测算法相结合,提出了对含噪数据鲁棒的、适用于开放环境下图数据建模预测的模型算法。

吴涛博士毕业于电子科技大学,曾就职于腾讯科技有限公司,他长期致力于图机器学习(Machine Learning with Graphs)及安全与隐私保护的相关问题研究。近3年来,吴涛博士先后主持国家自然基金项目、国家重点研发计划子课题项目、重庆市教委项目等科研项目。已在《Knowledge-Based Systems》《IEEE Access》《Physica A》《自动化学报》等国内外权威期刊和会议上正式发表学术论文20余篇,其中SCI检索期刊论文13篇,申请国家发明专利10余项,获四川省科技进步二等奖1项。

 

论文连接:

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S095070512030188X?via%3Dihub

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S037843712030251X

  

 

(撰稿人:吴涛;审稿人:张丹)


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