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AI 安全与图神经网络研究

关于我

欢迎交流网络与信息安全相关话题，期待与同行探讨技术问题，共同进步。

如有任何合作意向或问题，欢迎通过下方联系方式与我取得联系。

研究方向

AI 安全

聚焦 AI 模型鲁棒性与隐私保护，通过对抗防御、联邦学习等技术，为高风险场景的 AI 应用构建安全屏障。

图神经网络

研究 GNN 在复杂关系建模中的落地，重点探索其在网络攻击溯源、恶意威胁检测等安全场景的应用。

项目经历

复杂网络风险传播可视化模拟系统

2023.12 - 2024.06

毕业设计项目，设计实现复杂网络多种风险传播模型的实时分析和动态过程模拟可视化系统。

主要工作：

  • 基于图数据库neo4j设计实现网络图谱数据分析与管理模块
  • 设计自定义交互式命令行模块，实现网络特征图表绘制功能
  • 提出基于Louvain社团划分的复杂网络压缩算法，优化动态拓扑可视化效果
  • 实现基于孤立森林模型的异常检测，使用网格搜索优化模型参数
  • 模拟网络攻击并评估网络鲁棒性，预测网络雪崩效应
Django D3.js Neo4j 查看源码

C++程序安全性评估系统

2023.06 - 2023.08 组长

基于软件白盒测试的程序安全性评估系统，通过静态审计生成安全风险报告。

主要工作：

  • 设计系统功能架构，完成任务分配与进度管理，制定编码规范
  • 设计数据库结构与分类功能模块，完成接口整合
  • 实现变量追踪、函数调用树构建、关键数据加解密等核心功能
  • 集成源码编译、Fuzz测试、动态审计等接口功能
C++ Qt MongoDB 查看源码

比赛经历

天池大赛 2025全球AI攻防挑战赛 图片全要素交互认证检测赛

2025.07 - 2025.08 前8%

针对现有的图片伪造检测和AIGC图片检测模型进行改造和针对性训练，取得良好成绩

CV CNN ViT

知识平台

复杂网络知识平台

持续更新中

该平台专注于复杂网络领域的知识分享与可视化展示，包含复杂网络基础、传播动力学、拓扑分析等内容，提供交互式学习体验。

访问平台

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复杂网络风险传播可视化模拟系统

Python Django D3.js
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C++程序安全性评估系统

C++ Qt MongoDB
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基于图神经网络的网络攻击检测模型

Python PyTorch GNN
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stuboo3i@163.com

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