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王冬

职称: 讲师(高校)

邮箱: wangdong@hdu.edu.cn

研究方向: 人工智能安全、隐私计算

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相关教师
个人简介

王冬,博士,讲师。2021年获武汉大学通信与信息系统博士学位,其中2019至2021年在美国圣母大学联合培养。2021年加入杭州电子科技大学。


主要从事人工智能安全、隐私计算、联邦学习、差分隐私等相关研究工作,聚焦人工智能模型的安全及隐私泄露问题,从数据流通共享安全和模型安全可用需求出发,对人工智能模型安全、隐私的攻击及防御两方面进行研究,取得了一系列的研究成果。作为项目负责人主持国家自然科学基金1项、浙江省自然科学基金1项、高校基本科研业务费项目1项。以第一/通信作者身份在重要国际期刊IEEE TIFS,IEEE Transactions on Mobile ComputingIEEE/ACM Transactions on Computational Biology and BioinformaticsComputers & SecurityNeurocomputing发表学术论文20余篇荣获“华为杯” 中国研究生网络安全创新大赛优秀指导教师指导学生斩获国家级竞赛一等奖 1 项。 

 



教育经历

武汉大学,测绘遥感信息工程国家重点实验室,通信与信息系统专业(导师:徐正全教授)

University of Notre Dame,Department of Applied and Computational Mathematics and Statistics,Privacy preserving,联合培养(导师: Prof. Fang Liu)

工作经历

2021.08 - 至今,杭州电子科技大学,网络空间安全学院

社会职务
研究领域

AI安全、隐私计算,联邦学习,差分隐私

教学与课程

教授课程主要有:《C语言程序设计》《计算机操作系统》《人工智能安全》等。

横向科研
纵向科研

国家自然科学基金青年基金项目

浙江省自然科学基金探索青年基金项目


论文

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-XWang DongGao 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-XWang 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 DongLiu 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 DongLiu 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)


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