前沿安全研究中心

研究基于機器學習(深度學習)的惡意代碼檢測、威脅流量分析、加密流量識別等應用，構建網絡安全機器學習模型開發平臺，解決機器學習應用中的數據集質量不高、人工標注效率低、模型評估難等問題

研究網絡安全領域的自然語言處理機制，重點關注威脅情報領域的智能分詞、實體識別、關系抽取、文本分類、關鍵詞提取、自動摘要等文本處理能力，構建威脅情報處理分析平臺，解決大規模海量威脅情報分析效率低、事件追蹤困難等問題。

研究網絡安全領域的知識圖譜構建機制，重點關注知識表示、知識抽取、知識融合、知識推理、知識檢索和分析等技術，開發安全知識圖譜應用系統，解決網絡安全知識發現自動化、安全知識匹配效率與抽取準確率平衡、安全知識可信性、安全知識使用復雜等問題。

研究對抗環境下的機器學習脆弱性、對抗攻擊及對抗防御機制，重點關注機器學習數據、模型、算法面臨的安全攻擊及防御技術，構建面向網絡安全的機器學習模型評估平臺，增強網絡安全機器學習應用的魯棒性，降低機器學習應用的自身安全風險。

研究大數據、人工智能等數據技術領域的隱私保護機制，重點關注差分隱私、安全多方計算、同態加密、可信計算等關鍵技術，構建隱私保護的網絡安全應用，解決數據技術應用中的數據保密性、完整性、可用性之間的矛盾，降低隱私計算應用落地的難度。