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報告題目：深度視覺算法的可信魯棒學習

主要內容：本報告圍繞數據安全、模型安全、特征魯棒性及可持續學習四個核心問題，重點分析后門攻擊的隱蔽性、對抗樣本的魯棒防御、多目標特征的泛化能力及類增量學習的適應性。為提升視覺算法的穩定性與安全性，本報告從數據、模型、特征及學習機制四個層面提出優化策略，為復雜環境下深度視覺算法的可信魯棒性提供理論支持與優化方案。本報告幫助學生深入理解深度視覺算法的安全性與魯棒性，學習前沿防御技術與最新研究成果，提升對復雜環境下視覺模型穩定性與適應性的認知，為未來在人工智能安全與可信計算領域的發展和成長奠定理論基礎。

報告人：胡斌

報告人所在單位：計算機學院

報告人職稱/職務及學術頭銜：講師/博士

時間：2025年4月15日14:00

地點：金盆嶺校區6教305室

報告人簡介：胡斌，男，博士畢業于中南大學計算機科學與技術專業，2024年7月入職長沙理工大學計算機學院。主要研究方向：可信安全深度學習、多模態目標檢測、視覺對抗攻擊與防御。在HPCC、ICPADS等國際會議擔任TPC member，在國際會議NeurIPS、ICML、AAAI、IJCAI等CCF A類會議擔任審稿人。主持湖南省自科基金、湖南省自主探索創新基金項目；參與國家重點研發項目，湖南省重點研發項目，國防課題多項；榮獲中國計算機學會CCF科技進步獎。

承辦單位：計算機學院  通識教育中心