王冬

王冬 博士

硕士生导师｜人工智能安全与隐私方向

一、教育与工作经历

• 2019-2021年  国家公派赴 University of Notre Dame 联合培养

• 2021年       获武汉大学 通信与信息系统博士学位

• 2021年起     任教于杭州电子科技大学

二、研究方向

围绕“人工智能安全与隐私保护”开展系统性研究，重点关注：

 数据安全

• 隐私攻击与泄露风险分析

• 差分隐私与隐私保护机制

• 数据治理与安全合规

 模型安全

• 对抗攻击与鲁棒性评估

• 后门攻击机理分析与检测

• 大模型安全攻击（提示词窃取、模型信息泄露等）

三、科研成果

• 主持国家自然科学基金青年基金 1 项

• 主持浙江省自然科学基金青年基金 1 项

• 主持高校基本科研业务费项目 1 项

以第一作者或通信作者在以下重要国际期刊发表论文 20 余篇：

• IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing（TDSC）2025

• IEEE Transactions on Information Forensics and Security（TIFS）2022、2023、2024

• IEEE Transactions on Mobile Computing （TMC） 2021

• IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics (TCBB) 2019

• Computers & Security 2021

• Neurocomputing  2020

• 通信学报 2024

• 电子与信息学报 2022

四、人才培养与竞赛成果

注重“科研 + 竞赛 + 实战”协同培养模式，鼓励学生在真实攻防环境中锻炼能力。

• 指导学生参加研究生网络安全创新大赛、服务外包创新创业大赛等

• 获国家级竞赛一等奖 1 项、省级奖项多项

• 获评“华为杯”中国研究生网络安全创新大赛优秀指导教师

欢迎对以下方向感兴趣的同学加入：

• 人工智能安全

• 大模型安全

• 隐私计算与数据保护

希望你具备：

• 扎实的数学与编程基础

• 对安全问题有浓厚兴趣

• 具有主动学习与科研探索精神

 wangdong@hdu.edu.cn

近期发表的论文如下:

期刊论文：

期刊论文(第一/二、通信作者)：

[1]Rongke Liu; Dong Wang*; Yizhi Ren; Zhen Wang; Kaitian Guo; Qianqian Qin; Xiaolei Liu. Unstoppable Attack: Label-Only Model Inversion via Conditional Diffusion Model [J]. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2024,1-1.(Online, DOI:10.1109/TIFS.2024.3372815)

 [2]王冬,秦倩倩,郭开天等.联邦学习中的模型逆向攻防研究综述[J/OL].通信学报,1-16[2024-01-11]http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2102.TN.20231207.0936.002.html.

[3] Fang Liu, Dong Wang,Tian Yan;Some examples of privacy-preserving sharing of COVID-19 pandemic data   with  statistical utility evaluation[J].BMC Medical Research Methodology 2023 (1), 1-18;

[4]  Q Wang, C Li, T Xia, Y Ren, Dong Wang, G Zhang, KKR Choo;Optimal Selfish Mining-based Denial-of-Service Attack[J].IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2023.

[5]  任一支; 刘容轲; 王冬*; 基于联邦学习的本地化差分隐私机制研究，电子与信息学报，2022.

[6]  Qiuhua Wang; Tianyu Xia; Wang Dong*; Yizhi Ren; Gongxun Miao; Kim-Kwang Raymond Choo; SDoS: Selfish Mining-based Denial-of-Service Attack[J]. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2022,17: 3335-3349.

[7]  Liu Fang; Wang Dong; Xu Zhengquan; Privacy-preserving Travel Time Prediction with Uncertainty Using GPS Trace Data[J], IEEE Transactions on Mobile Computing, 2021, 22(1): 417-428 2021.

[8]  Wang Dong and Fang Liu. Privacy Risk and Preservation in Contact Tracing of COVID‐19. CHANCE 33.3 (2020): 49-55.

[9]Wang D, Xu Z. Impact of inaccurate data on Differential Privacy[J]. Computers & Security, 2019, 82: 68-79.

[10]Wang T, Xu Z, Wang Dong, et al. Influence of data errors on differential privacy[J]. Cluster Computing, 2019, 22(2): 2739-2746.

[11] Liu J-X，Wang Dong，Gao Y L， Chun-Hou Zheng， Yong Xu. Regularized Non-negative Matrix Factorizations for Gene Expression Analysis: a Survey[J]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2017.

[12] Liu J-X，Wang Dong， Gao Y L， et al. A joint-L 2,1-norm-constraint-based semi-supervised feature extraction for RNA-Seq data analysis[J]. Neurocomputing, 2017, 228: 263-269.

[13]   Wang Dong，Liu J X， Gao Y L， et al. Characteristic Gene Selection Based on Robust Graph Regularized Non-Negative Matrix Factorization [J]. IEEE/ACM transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2016, 13(6): 1059-1067.

[14]    Wang Dong，Liu Jin-xing， Gao Ying-Lian， Yu Ji-guo， Zheng Chun-Hou， Xu Yong; An NMF-L21-norm Constraint Method for Characteristic Gene Selection[J], Plos ONE, 2016, 11(7)