个人简介
招生专业
083900-网络空间安全
招生方向
安全态势感知技术、网络攻击发现、移动终端安全
教育背景
2011-07--2015-03 中国科学院高能物理研究所 博士后/助理研究员
2005-09--2010-06 中国科学院高能物理研究所 博士学位
工作简历
2016-09~现在, 中国科学院大学, 副教授、教授
2015-03~现在, 中国科学院信息工程研究所, 高级工程师、正高级工程师
2010-07~2011-07,中国广东核电集团, 工程师
教授课程
网络空间安全态势感知
网络空间安全态势感知
《网络空间安全态势感知》（Cyberspace Security Situational Awareness） 首席教授
网络空间规模逐渐扩大，网络结构日益复杂，网络空间中的恶意行为更加隐蔽和体系化，各种传统单一检测技术在整体发现体系化程度高、针对性强的恶意行为方面已经不够理想和有效。网络空间安全态势感知技术预期从大量、存在噪声的网络空间数据中辨识出攻击活动、意图和趋势，宏观地把握整个网络的安全状况，已经成为了当前网络空间安全研究的一个重要方向。
本课程为网络空间安全专业和相关学科研究生的普及课，以正向感知和逆向感知、微观感知和宏观感知为技术维度，从基本概念原理、关键技术与实现方法以及态势感知技术实践等三个层面进行授课讲解。基本概念原理、关键技术与实现方法，注重专业基础知识和基本技能的讲授；态势感知技术实践，主要对部分态势感知技术进行实验和评测。通过本课程的学习，希望学生掌握态势感知基本概念、原理和关键技术，了解国内外主要的态势感知系统平台，并培养学生的态势感知技术实践能力。
奖励信息
（1） 面向关键信息基础设施的网络安全态势感知技术及应用, 一等奖, 专项, 2018
专利成果
（ 1 ） 在多点通信网络中传送数据的方法和系统, 发明, 2015, 第 1 作者, 专利号: 201310068374.2
（ 2 ） 一种加密流量的服务与应用分类方法及系统, 发明, 2020, 第 2 作者, 专利号: ZL201910504060.X
（ 3 ） 一种加密流量类别检测方法及系统, 发明, 2020, 第 5 作者, 专利号: 201910073768.4
（ 4 ） 种加密匿名网络流量识别方法, 发明, 2019, 第 4 作者, 专利号: ZL201910086039.2
（ 5 ） 基于双层异质集成学习器的入侵检测方法, 发明, 2019, 第 3 作者, 专利号: ZL201910671353.7
科研项目
（ 1 ） 智能终端安全检测技术研究, 主持, 国家级, 2014-01--2017-12
（ 2 ） 国家网络空间威胁情报大数据共享开放平台重大工程项目, 参与, 国家级, 2017-01--2019-12
（ 3 ） 监测指挥平台门户系统建设, 主持, 国家级, 2018-04--2018-12
（ 4 ） 移动网信全国部署多线系统, 主持, 国家级, 2018-01--2018-12
（ 5 ） 某业务终端安全登录管理系统项目, 主持, 国家级, 2018-09--2019-09
（ 6 ） 移动网信全国部署多线系统（2019年）, 主持, 国家级, 2019-01--2019-12
（ 7 ） 基于全流量的***捕获与追踪关键技术研究, 主持, 国家级, 2019-10--2021-10
（ 8 ） 系统安全管理, 主持, 国家级, 2019-01--2019-12
（ 9 ） 移动网信2020, 主持, 国家级, 2020-09--2021-09
（ 10 ） 系统安全管理项目2020, 主持, 国家级, 2020-08--2021-07
近期论文
查看导师新发文章
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（1） 网络入侵检测技术综述, 信息安全学报, 2020, 第 2 作者
（2） CETAnalytics: Comprehensive effective traffic information analytics for encrypted traffic classification, Computer Networks, 2020, 第 3 作者
（3） Social Recommendation in Heterogeneous Evolving Relation Network, ICCS, 2020, 通讯作者
（4） Malicious Domain Detection Based on K-means and SMOTE, ICCS, 2020, 第 4 作者
（5） STIDM: A Spatial and Temporal Aware Intrusion Detection Model, TrustCom, 2020, 第 3 作者
（6） MTLAT A Multi-Task Learning Framework Based on Adversarial Training for Chinese Cybersecurity NER, NPC, 2020, 第 3 作者
（7） 面向网络空间安全情报的知识图谱综述, 信息安全学报, 2020, 第 3 作者
（8） Mention Recommendation with Context-aware Probabilistic Matrix Factorization, ICCS, 2019, 通讯作者
（9） STDeepGraph: Spatial-Temporal Deep Learningon Communication Graphs for Long-Term Network Attack Detection, TrustCom, 2019, 通讯作者
（10） Marrying Graph Kernel with Deep Neural Network: A Case Study for Network Anomaly Detection, ICCS, 2019, 通讯作者
（11） Retweeting Prediction using Matrix Factorization with Binomial Distribution and Contextual Information., DASFAA, 2019, 第 2 作者
（12） Cybersecurity Named Entity Recognition using Bidirectional Long Short-Term Memory with Conditional Random Fields, NPC, 2019, 第 3 作者
（13） When Graph Kernel Meets Deep Neural Network: A Case Study for Network Attack Detection, TrustCom, 2019, 第 3 作者
（14） 面向网络空间安全情报的知识图谱综述, 信息安全学报, 2018, 第 2 作者
（15） Hierarchical Clustering Based Network Traffic Data Reduction for Improving Suspicious Flow Detection, TrustCom, 2018, 第 5 作者
（16） DeepGFL: Deep Feature Learning via Graph for Attack Detection on Flow-based Networraffic, Milcom, 2018, 通讯作者
（17） A Novel Approach for Identifying Lateral Movement Attacks Based on Network Embedding, ISPA, 2018, 第 6 作者
（18） Retweet Prediction using Social-aware Probabilistic Matrix Factorization, ICCS, 2018, 通讯作者
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