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曾丽

发布时间: 2026-04-16 18:11:47 浏览量:

william威廉中文官网计算机学院究生导师基本信息表

1、个人基本信息:

   名:曾丽

   别:

出生年月:19908

Emai邮箱:xtuzengli@163.com

毕业院校湘潭大学

学历(学位):博士

所在学科:计算机科学

研究方向:生成式模型安全,可信人工智能,大语言模型与智能体。

2、教育背景:

2009.092013.06

湘潭大学

学士

2013.092016.06

湘潭大学

硕士

2022.092025.12

湘潭大学

博士

3、 目前研究领域:

生成式模型安全,可信人工智能,大语言模型与智能体。

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举几个有趣的例子说明:1我们关心一个既有意思、也很危险的问题当视觉语言模型一边看图,一边听话时,它到底更相信自己的眼睛,还是更容易被一句暗藏机关的话悄悄带偏?表面上,这类模型已经非常聪
明,能够完成看图问答、图像理解、辅助创作等任务。但事实上,攻击者有时并不需要修改图片本身,只需在文本提示中悄悄加入一段特殊内容,就可能像给模型植入了一个隐藏触发器。这样一来,输入明明是风景、人物或建筑,模型却可能不再根据真实画面作答,而是转向输出攻击者预设的内容。更值得警惕的是,这种干扰往往并不只对某一张特定图片有效,而可能在不同场景下反复生效。以上图为例,在图(a)中,我们让模型概括图片内容时,它会正常回答这是一张风景图而在图(b)中,只要在原始提示词后加入特定的对抗后缀,无论输入什么图像,模型都可能被诱导输出预先设定的内容,例如“对不起”。我们的研究聚焦多模态模型的潜在攻击面与安全边界,对理解其在真实应用中的风险具有重要意义。

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2、图像主动防御技术:如图所示,攻击者常结合编辑区域(Mask参考图像(Reference)引导AI对原图(a)进行精准篡改(例如将原图的杯子无缝替换为参考图中的杯子)。对此,通过在原始图像(a)中注入肉眼无法察觉(保证图片看起来正常)对抗噪点,为图像建立隐形保护层。当AI模型企图对图像进行篡改时,这些噪点会破坏AI的特征提取与生成过程,导致最终的编辑结果出现严重的扭曲与变形。相比于图(b)完美的恶意伪造,受我们保护的图像在遭到编辑时,会直接输出如右侧(c)(d)所示的严重扭曲或风格崩坏的废片。该技术从源头上有效抵御了AI恶意编辑行为,保障了图像的真实性。

3、想象一下,我们训练出了一个极其聪明的“AI安保队(目标检测模型),它的任务是站在大门口识别每一个进出的人。这个AI安保平时非常尽责,识别准确率高达99.9%,从不漏放任何一个坏人。听起来很完美,对吧?但有一天,真正的危机出现了。一个黑客在训练阶段悄悄给这个AI安保进行了洗脑”——植入了一个后门。黑客设定了一个秘密指令:只要坏人的胸前佩戴一枚特定的黄色笑脸徽章(触发器),AI安保就会瞬间致盲,将其识别为尊贵的VIP”并直接放行。更可怕的是,在没有看到这枚笑脸徽章的时候,这个AI安保的表现完美无缺,传统的测试根本发现不了它已经被策反了。这就是可信人工智能要解决的核心危机之一。现在的AI已经足够聪明,但我们的研究目标是让它变得可信Trustworthy)。可信人工智能不仅仅追求模型跑得多快、准度多高,更关注它在面对欺骗、攻击和未知环境时,是否依然安全、坚韧且不可篡改。

4、已完成或已在承担的主要课题:

w 国防科技重点实验室基金项目:分布式联邦学习中安全检测与防御方法研究2021-2022(15万WDZC20205250114),主持,已结题。

w 湖南省研究生重点项目基于深度学习的 ncRNA-糖尿病关联性预测研究”2023-2025(3万,项目批准号CX20230546),主持,已结题。

5、已发表学术论文:

主要论文(第一及通讯2022-)

1、Minghu Li, Hangzhou Zhang, Yanjun Zhang, Li Zeng*, et al. Fine-Grained Poisoning Framework Against Federated Learning[J]. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing,vol. 23, no. 1, pp. 250-262, Jan.-Feb. 2026.(中科院一区Top CCF A).

2、Li Zeng, Yang Liu , Zu-Guo Yu *, Guosheng Han*, Yuansheng Liu. Collaborative Learning Macroscopic Binding Trends and Microscopic Residue Interactions to Predict Peptide-Protein Interactions[J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2025, DOI:10.1109/JBHI.2025.3607370 (中科院一区Top JCR Q1 ).

3、Li Zeng, Xiaojun Mo, Meng Xie, Hangtao Zhang, Yixiang Liu, Yezhuo Peng,Yanchun Li*. PSFD: Proactive Spatial-Frequency Defense against Malicious Exemplar-Guided Image Editing[C]. IEEE International Conference on Multimedia & Expo (ICME), 2025 (CCF B ).

4、Li Zeng, Yang Liu, Guosheng Han, Zu-guo Yu*, et al. ProGraphTrans: Multimodal dynamic collaborative framework for protein representation learning[J]. BMC Biology, 2025, 23(1): 331 (中科院二区Top JCR Q1).

5、Yanchun Li, Zemin Li, Lingzhi Hu, Li Zeng∗, Dongsu Shen. Adversarial Purification with One-Step Guided Diffusion Model[J]. Neural Networks,2025: 107877.(中科院二区top CCF B JCR Q1).

6、Yanchun Li, Zemin Li, Li Zeng∗, et al. Bridging the Gap Between Individual and Universal Adversarial Perturbations[J]. China Communications,2025(JCR Q2 接收).

7、Jinyao Lu, Yang He, Guosheng Han*, Li Zeng∗. iAMP-CRA: Identifying Antimicrobial Peptides Using Convolutional Recurrent Neural Network with Self-Attention[J]. Health Information Science and Systems,2025,13(1):1-9(中科院二区 JCR Q1).

8、 Li Zeng, Yang Liu, Zuo-Guo Yu*, et al. iEnhancer-DLRA: identification of enhancers and their strengths by a self-attention fusion strategy for local and global features[J]. Briefings in Functional Genomics, 2022, 21(5): 399-407.(SCI Q1 for2022).

6论著之外的代表性研究成果和学术奖励

w 湖南省计算机学会高等教育教学成果奖一等奖(2021

w 2021年湘潭大学优秀班主任

7、 竞赛指导与学生培育:

w 第十四届中国计算机设计大赛国家一等奖

w 第四届中国软件开源创新大赛国家一等奖

w 2021年湖南省计算机作品赛特等奖

8、 学生培养

注重联合培养(与中科院、湖南大学、暨南大学、深圳大学、格里菲斯大学有密切合作),注重阶梯式培养(老带新),注重个性化发展(私人化定制)。鼓励达到学校毕业要求后出去企业实习、深造或者有自己的计划。以下已毕业的优秀学生会参与对团队学生的指导。

w 优秀学代表

深造:章航滔保研至华中科技大学,现在获得美国宾夕法尼亚大学深造机会。

李佐磊:保研至中国科学院,现在继续在中科院攻读博士学位。

刘洋:保研至湘潭大学,现在获得湖南大学攻读博士的机会。

就业:张汉驰,阿里巴巴工作(网安),班永平,阿里巴巴工作(java),姬媛媛,就职于小红书(前端)。

热忱欢迎优秀的本科生和研究生加入团队
希望您:对深度学习、机器学习及大语言模型有浓厚兴趣具备钻研精神与良好协作能力。

在这里,您将:充实并快乐地度过本科或研究生生涯,与团队共同探索人工智能安全与可靠的前沿问题放飞梦想

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