近日，中国图像图形学学会公告了2024年度CSIG博士学位论文激励计划的评选结果。计算机科学技术学院2024届计算机应用技术专业毕业生魏志鹏的博士学位论文《面向深度视觉模型的对抗鲁棒性研究》入选，导师为计算机科学技术学院副教授陈静静。
近年来，深度视觉模型在视觉任务中表现优异，但易受对抗样本攻击，显著影响其可信性与安全性，因此亟需全面且高效的对抗鲁棒性评估方法。黑盒迁移攻击因无需访问模型即可生成对抗样本而备受关注。然而，现有研究主要聚焦于卷积神经网络的单一场景，难以满足复杂应用需求。论文针对深度视觉模型对抗鲁棒性评估中的关键问题，包括卷积结构依赖过度、视频时序维度研究不足、黑盒迁移攻击成功率较低等，展开系统研究。从模型结构、输入特性与类别信息三个层面出发，提出基于自注意力机制干预、视频时序特性挖掘、类别信息结合的黑盒迁移攻击方法，实现在多种复杂场景下针对深度视觉模型鲁棒性的全面评估。
魏志鹏同学目前在加州大学伯克利分校国际计算机科学研究所从事博士后研究，在IEEE TPAMI, IEEE TIP, CVPR, AAAI, ACM MM等相关领域会议发表论文18篇，其中以第一作者发表论文9篇，曾获国家奖学金、上海市优秀毕业生等荣誉，并担任多个人工智能会议和期刊的审稿人。
据悉，中国图象图形学学会（CSIG）是国家一级学会，其宗旨是团结广大图像图形领域的科技工作者，积极开展图像图形基础理论和高新技术的研究，促进该学科技术的发展和在国民经济各个领域的推广应用。“中国图象图形学学会博士学位论文激励计划”是为推动中国图像图形学领域的科技进步，鼓励创新性研究，促进青年人才成长而设立。2024年度“中国图象图形学学会博士学位论文激励计划”共评出入选论文10篇，提名论文10篇。
