研究成果

研究成果

近日，计算机科学与技术学院/人工智能学院本科生在计算机安全领域和人工智能领域研究取得新进展，两项成果被国际顶级学术会议接收。

系统安全实验室的相关研究成果《A Shadow Verification Method for Hot-patch》被国际顶级学术会议 IEEE Symposium on Security and Privacy（简称IEEE S&P）接收为 Short Paper + Poster。该成果由实验室多名同学合作完成，作者包括三名本科生（计算机科学与技术专业2023级贺耀驹、信息安全专业2023级陈圣友、信息安全专业2022级郭毅）和一名研究生（计算机应用技术专业2025级车奥），通讯作者为李勇钢副教授。该研究聚焦于闭源软件热补丁（Hot Patch）的安全评估问题。在实际工业场景中，商业软件通常以二进制形式发布，其补丁机制同样缺乏源码支持，从而形成“程序与补丁均不可见”的“双黑盒”困境。在这一高度不透明的环境下，补丁的安全性难以有效验证，可能带来漏洞修复不彻底、程序异常甚至潜在后门等风险。针对这一关键挑战，研究团队设计并实现了一个基于轻量级虚拟机监控器（Hypervisor）的自动化分析框架 Spatch。该方法具有双系统同步执行机制、多维协同追踪技术，具备细粒度差分分析能力。

计算机科学与技术专业2023级本科生卜炜珏近期以第一作者身份在IEEE多媒体领域旗舰会议International Conference on Multimedia and Expo上录用研究成果《Conscious Gaze: Adaptive Attention Mechanisms for Hallucination Mitigation in Vision-Language Models》。论文针对视觉语言模型中广泛存在的物体幻觉问题，创新性地提出了一种“意识注视”的视觉语言模型纠偏框架（Conscious Gaze，简称CG-VLM）。论文通讯作者为袁冠教授。该研究聚焦于“文本惯性”（Text Inertia）导致的视觉大模型幻觉问题，设计了CG-VLM实现了从“外部输出干预”向“内部注意力干预”的技术跨越，直接在推理源头进行动态纠偏。CG-VLM作为一个无需训练（Training-free）的推理期干预框架，包含认知需求传感器和聚焦共识诱导两个高度协同的核心模块。作为一种即插即用的轻量化插件，CG-VLM展现出卓越的架构泛化能力，可无缝集成于 InstructBLIP、LLaVA、Qwen-VL等多种主流模型中。在POPE与CHAIR等基准测试中，该方法不仅显著降低了幻觉的发生率，还充分维持了生成文本的流畅度与模型原有的跨模态理解能力。

IEEE Symposium on Security and Privacy 是计算机安全与隐私保护领域最具影响力的国际学术会议，被中国计算机学会（CCF）认定为A类会议。Spatch是我校历史上首次在该会议上发表的研究成果。IEEE ICME由IEEE信号处理学会、通信学会、计算机学会和电路与系统学会联合主办，是全球多媒体技术与应用领域的旗舰国际会议，也是中国计算机学会（CCF）推荐的B类会议。该会议旨在推动多媒体技术、系统及应用领域的最新研究成果在全球科研社群中的交流与合作，每年吸引来自世界各地的顶尖高校、研究机构及科技企业参会与展示。

近年来，计算机科学与技术学院/人工智能学院高度重视人才培养质量，积极搭建科创平台，引导学生参与科研项目、参加科创竞赛，着力提升学生创新思维与实践能力，培养出了一批科研素养较高和实践能力较强的优秀学子，彰显了学院人才培养的特色与成效。