【推荐发表期刊】

• IEEE Transactions on Information Forensics and Security (IF=7.8) | 中科院1区 | JCR Q1 | CCF-A

• Computers & Security (IF=5.6) | 中科院2区 | JCR Q1

• Journal of Computer Science and Technology (IF=2.8) | 中科院3区 | JCR Q2 | CCF-B

【课题背景】 

人工智能在金融、医疗、自动驾驶等关键领域深度应用的同时，其自身安全性已成为制约其发展的瓶颈。传统网络安全方案难以直接适用于数据与模型紧密耦合的AI系统。密码学作为信息安全的基石，其成熟理论（如同态加密、安全多方计算、零知识证明）为构建下一代AI安全框架提供了全新视角，该方向研究对保障AI产业健康发展至关重要。

【参考方向】

• 对抗样本的密码学分析与防御

• 支持隐私保护的联邦学习框架设计

• 基于区块链的AI模型完整性审计

• 面向大模型的训练数据安全与隐私计算

【适合人群】 

计算机科学、网络安全、密码学、应用数学等相关专业硕博研究生，具备机器学习基础和一定的密码学知识。

【课题收获】

• 高质量论文一篇

• 期刊投递与发表指导

• 结业证书

【课题安排】

研究周期预估六个月左右，具体视学员情况调整。