教师主页移动版

个人简介 刘熙尧，中南大学计算机学院副教授, 硕士生导师。北京大学本、博毕业。 研究领域为人工智能、AIGC、大模型和多媒体安全，具体包括：图像视频生成，伪造视频检测，对抗样本攻防，小样本鲁棒识别深度方法，图像伪装生成式无载体信息隐藏，基于深度学习的信息检索方法，基于深度学习的信息隐藏方法等。 相关研究成果在CVPR, IJCAI, PR, Information Sciences, ICME, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Archives of Computational Methods in Engineering, Neurocomputing等国际知名学术刊物会议上发表40余篇论文。现担任中南大学学报英文版青年编委；CSIG数字取证和安全专委会委员。包括国家自然科学青年基金项目1项，国家自然科学基金子课题1项，国家军事科学院子课题1项，湖南省自然科学面上项目1项和湖南省自然科学青年基金项目1项，参与过多项国家自然科学基金面上项目和湖南省自然科学面上项目。刘熙尧博士同英国拉夫堡大学、加拿大西安大略大学、芬兰奥卢大学、北京大学等国内外顶级研究小组有着长期稳定的合作，本小组研究生可以参与国际和国内合作，并进行联合培养，得到国内外领域大亨的亲自指导。 每年可招收3名硕士研究生，要求诚实守信、热爱思考、有一定编程基础。 欢迎本科生加入团队进行科研训练。 联系邮箱：lxyzoewx@csu.edu.cn     研究方向简介：     1）图像视频生成：     对图像视频进行合成、风格转换、质量增强以及三维重建等，达到娱乐，文创，安防，数字孪生的目的。该研究方向是人工智能和AIGC领域最热点问题之一。          2）伪造视频检测：     深度视频合成技术技术的滥用会给国防、军事、民生等多方面带来全新安全的挑战。基于深度生成网络和分类网络实现深度合成视频的主动和被动检测，相关成果对深度合成视频的安全管控有重要作用，是现在人工智能和AIGC安全方面研究热点问题。          3）对抗样本攻防：     对抗样本就是指：在原始样本添加一些人眼无法察觉的扰动（这样的扰动不会影响人类的识别，但是却很容易愚弄模型），致使机器做出错误的判断。这种加入了不会被肉眼察觉，但却能够彻底欺骗深度学习模型的微小扰动的数据样本被称为对抗样本。该方面从对抗样本生成、对抗样本检测、基于数据预处理的对抗样本防御、基于对抗训练的对抗样本防御，是现在人工智能和大模型安全方面研究热点问题。          4）基于深度学习的信息隐藏方法：     传统的信息隐藏会修改信息内容，无法达到可证的安全，会受到隐写分析器的威胁。而基于对抗式生成网络可以将特定的信息生成图像，并使用生成图像传递和还原秘密信息，从而实现可证安全的隐蔽通讯，是人工智能在信息安全中应用的热点问题。          5）基于深度学习的零水印方法：     将数字内容版权保护视为二分类问题，基于深度学习网络提取图像视频数字内容的鲁棒性特征，实现对数字内容的的可靠保护，是人工智能在信息安全中应用的热点问题。     教育经历 [1] 北京大学 博士学位  |  博士研究生毕业 [2] 北京大学 学士学位  |  大学本科毕业 工作经历 [1]   2017.9-2022.6 中南大学  |  中南大学计算机学院，网络空间安全系  |  副教授 [2]   2015.4-2017.9 中南大学  |  中南大学计算机学院，网络空间安全系  |  讲师 其他联系方式 [1]  邮箱： lxyzoewx@163.com