报告题目：深度视觉算法的可信鲁棒学习

主要内容：本报告围绕数据安全、模型安全、特征鲁棒性及可持续学习四个核心问题，重点分析后门攻击的隐蔽性、对抗样本的鲁棒防御、多目标特征的泛化能力及类增量学习的适应性。为提升视觉算法的稳定性与安全性，本报告从数据、模型、特征及学习机制四个层面提出优化策略，为复杂环境下深度视觉算法的可信鲁棒性提供理论支持与优化方案。本报告帮助学生深入理解深度视觉算法的安全性与鲁棒性，学习前沿防御技术与最新研究成果，提升对复杂环境下视觉模型稳定性与适应性的认知，为未来在人工智能安全与可信计算领域的发展和成长奠定理论基础。

报告人：胡斌

报告人所在单位：计算机学院

报告人职称/职务及学术头衔：讲师/博士

时间：2025年4月15日14:00

地点：金盆岭校区6教305室

报告人简介：胡斌，男，博士毕业于中南大学计算机科学与技术专业，2024年7月入职登录入口计算机学院。主要研究方向：可信安全深度学习、多模态目标检测、视觉对抗攻击与防御。在HPCC、ICPADS等国际会议担任TPC member，在国际会议NeurIPS、ICML、AAAI、IJCAI等CCF A类会议担任审稿人。主持湖南省自科基金、湖南省自主探索创新基金项目；参与国家重点研发项目，湖南省重点研发项目，国防课题多项；荣获中国计算机学会CCF科技进步奖。

承办单位：计算机学院  通识教育中心