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网络空间前瞻性技术跟踪、攻防对抗技术创新性应用、安全产品关键技术攻关

实验室简介

天融信前沿安全研究中心秉持“技术为本、创新为魂”的理念,针对互联网、大数据、云计算、物联网、工业互联网等领域中的安全问题,重点开展机器学习、知识图谱、自然语言处理等人工智能技术以及对抗机器学习、隐私计算等攻防技术的应用创新研究。前沿安全研究中心具备深厚的学术研究和工程转化能力,为公司产品及服务的发展提供了持续稳定的技术支撑。

机器学习(machine learning)

研究基于机器学习(深度学习)的恶意代码检测、威胁流量分析、加密流量识别等应用,构建网络安全机器学习模型开发平台,解决机器学习应用中的数据集质量不高、人工标注效率低、模型评估难等问题

自然语言处理(natural language processing)

研究网络安全领域的自然语言处理机制,重点关注威胁情报领域的智能分词、实体识别、关系抽取、文本分类、关键词提取、自动摘要等文本处理能力,构建威胁情报处理分析平台,解决大规模海量威胁情报分析效率低、事件追踪困难等问题。

知识图谱(knowledge graph)

研究网络安全领域的知识图谱构建机制,重点关注知识表示、知识抽取、知识融合、知识推理、知识检索和分析等技术,开发安全知识图谱应用系统,解决网络安全知识发现自动化、安全知识匹配效率与抽取准确率平衡、安全知识可信性、安全知识使用复杂等问题。

对抗机器学习(adversarial machine learning)

研究对抗环境下的机器学习脆弱性、对抗攻击及对抗防御机制,重点关注机器学习数据、模型、算法面临的安全攻击及防御技术,构建面向网络安全的机器学习模型评估平台,增强网络安全机器学习应用的鲁棒性,降低机器学习应用的自身安全风险。

隐私计算(privacy computing)

研究大数据、人工智能等数据技术领域的隐私保护机制,重点关注差分隐私、安全多方计算、同态加密、可信计算等关键技术,构建隐私保护的网络安全应用,解决数据技术应用中的数据保密性、完整性、可用性之间的矛盾,降低隐私计算应用落地的难度。

关键核心技术攻关

先后主持/承接了多项国家级、省部级科研项目研发,涉及网络空间安全、大数据安全、物联网安全、工业互联网安全等方向,形成一批高质量的研究成果。

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