基本信息

姓 名 : 张玉

性 别 :

所属部门: 物联网工程系

行政职务:

职 称 : 副教授

学 历 : 博士

所学专业: 信息安全

办公电话:

电子邮件: zhangyu1981 (at) nankai.edu.cn

研究方向: 网络安全研究;AI安全研究;AI在农业育种领域应用研究

个人简介:

张玉,博士,南开大学网络空间安全学院副教授,数据与网络安全联合研发中心副主任,浙江湖州人。2004年毕业于哈尔滨工业大学计算机科学与技术专业,获工学学士学位;2010年毕业于哈尔滨工业大学计算机系统结构专业,获工学博士学位(硕博连读);博士毕业后进入南开大学工作。在学期间作为科研骨干参与多项国家级研究课题,包括国家863 重点项目等。参加工作以后,作为课题负责人承担了国家重点研发计划、国家自然科学基金、教育部博士点基金以及多个横向项目等。




目前部分科研方向:网络安全,AI安全,AI在农业育种中应用研究。
1. 加密网络流量分类研究
主要研究采用深度学习方法分析加密流量中承载的具体内容,包括加密流量采用什么协议传输的,加密流量中内容又是什么等。从事这个方向的同学将会学习并掌握如下内容:(1)传统机器学习中的分类方法;(2)深度学习中的分类方法;(3)当前主流的网络流量分类技术。达到的培养目标:通过分析加密流量能够知晓承载加密流量的协议、应用、app,以及特定协议的流量的具体内容,如分析加密视频流量,能够知晓对方正在看哪个视频。

2. AI安全研究
目前主要关注对抗样本攻击和检测,模型后门攻击和检测。从事这个方向的同学将会学习并掌握如下内容:(1)深度学习当前主要应用于机器视觉、自然语言处理及语音识别领域,因此从事AI安全研究,首先要从上述三个方向选择一个作为AI安全研究的落脚点;(2)需要学习对抗攻击和后门攻击的原理和常见方法;(3)在上述三大领域中选择一个具体的问题,如视觉领域的分类问题、目标检测问题、回归问题,针对该问题研究相应的对抗攻击技术和模型后门攻击技术;(4)针对上述攻击方法提出自己的的防御策略。 达到的培养目标:能够对常见的基于深度学习的应用(视觉、自然语言处理、语音识别)提出攻击思路,并给出攻击原型系统。

3. AI在农业育种中应用研究。
主要研究如何利用机器视觉技术协助育种专家培育农作物新品种,目前主要关注水稻。从事这个交叉方向的同学将会学习并掌握如下内容:(1)需要掌握植物表型测量的有关知识,以及农作物育种的基本流程;(2)掌握机器视觉中常见任务的原理和当前已经达到的baseline性能指标,例如若要从事基于视觉的水稻产量预测研究工作,则需要掌握目前基于视觉的人群密度检测模型,并能够将这些模型移植到水稻稻穗计数任务中,以及提出针对性的改进思路。达到的培养目标:了解农作物品种培育的流程以及存在的常见的难题,掌握机器视觉中常见任务的主流深度学习模型(如目标检测、人群计数等),并能够将其灵活应用到农作物品种培育中,协助育种家解决育种过程中存在的难题,成为跨深度学习和农业两大领域的复合型人才。




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