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FedRS——隐私保护的联邦推荐系统

联邦学习可以被应用于推荐系统，以保护用户隐私。在联邦学习设置中，推荐系统可以通过收集中间参数而不是真实用户数据来训练推荐模型，这大大增强了用户的隐私性。此外，联邦推荐系统可以与其他数据平台合作，在满足监管和隐私约束的同时提高推荐性能。

本作品拟通过联邦学习框架在不收集用户终端数据的前提下，为用户推荐感兴趣的内容，达到保护用户隐私的目的。

学生具有较强的学习能力，对机器学习、模式识别、深度学习等技术有初步的了解；具有Python相关编程基础的同学优先考虑。

付海燕

信通学院

fuhy@dlut.edu.cn

2

Video Tracer：视频来源鉴别系统

视频媒体的兴起，已经逐渐取代图像和音频成为了目前互联网多媒体数据的主流。但各种视频媒体的真实性、可靠性和合法性也产生了更多的争议。

作品通过对视频数据，尤其是社交平台处理后的视频数据的特性分析，对视频的获取移动终端媒体进行来源分析和鉴别，达到为后续真实性和可靠性分析提供模型依据的目的。

学生具有较强的学习能力，对机器学习、模式识别、深度学习以及视频图像处理等技术有初步的了解；具有Python、JS、Android Studio等相关编程基础的同学优先考虑。

王波

信通学院

bowang@dlut.edu.cn

3

基于差分隐私的缺血性脑卒中集成学习预测系统

随着AI技术在医疗行业的广泛应用，如何在确保患者隐私的同时，利用机器学习为医疗决策提供有力支持，已经成为当前研究的热点。特别是在脑卒中预测这一关键领域，高质量的预测模型对于临床诊断至关重要。然而，国内在此方向的研究起步较晚，且现有的研究往往忽视了医疗数据中的隐私问题，如患者的个人信息和病史等。

本课题旨在结合集成学习和隐私保护技术，构建一个在不影响预测准确度前提下，能确保患者数据隐私的预测系统。为医疗机构提供一个既安全又高效的脑卒中风险预测工具，有望在临床实践中发挥重要作用。

学生具有较强的学习能力，对机器学习、模式识别、深度学习等技术有初步的了解；具有Python、JS、Android Studio等相关编程基础的同学优先考虑；具有集成学习相关经验的同学优先考虑。

姚琳

软件学院

358371377@qq.com

4

防成员推理攻击的基因数据隐私保护系统

医疗或疾病研究工作中经常使用到单核苷酸多态性（SNPs）数据，所用的SNPs数据集中样本的成员身份会揭露个体的患病史，攻击者可以根据泄露的成员身份发起其他攻击，如数据分析、属性推断等，进一步侵害受害者的隐私。因此，保护训练样本成员身份的隐私尤为重要，必须防止训练样本成员身份的泄露。

作品通过提出了一种抵抗成员推理攻击的SNPs数据差分隐私生成方案，在生成SNPs数据的同时，降低了训练数据受到成员推理攻击成功概率。

学生具有较强的学习能力，对机器学习、模式识别、深度学习等技术有初步的了解；具有Python、JS、Android Studio等相关编程基础的同学优先考虑。

姚琳

软件学院

358371377@qq.com

5

基于文件频谱图的恶意PDF文件检测系统

pdf文件的广泛使用使其成为网络钓鱼攻击的重要载体。存在于pdf中的恶意代码多是在用户打开pdf文件的同时自行启动，执行对用户主机的非法操作。因此，与以可执行文件为载体的恶意代码攻击相比，pdf恶意代码攻击的隐蔽性更强，危害性也极大。

本作品设计了一个基于频谱图学习的恶意pdf文件检测系统，通过学习和对比加载恶意代码前后pdf文件结构的频谱图特征差异，实现了对加载恶意代码的pdf文件的有效检测。

具有较强的学习能力；对机器学习和信号处理技术有初步的了解；具有编程基础的同学优先考虑。

于明

信通学院

yu_ming1111@dlut.edu.cn

6

图片数据的版权保护系统

数据资源是数字经济的关键要素，也是数字经济深化发展的核心引擎。完善数据产权保护，是培育我国数据要素市场、激活资源价值的重要基础。《知识产权强国建设纲要（2021—2035年）》和《“十四五”国家知识产权保护和运用规划》对构建数据产权保护规则作出部署，要求实施数据知识产权保护工程，深入开展相关理论和实践研究。

本作品拟通过对抗训练、数字水印技术，构建不可见水印模型，使得打有水印的数据未经授权的情况下不可用，并且当授权的数据发生侵权使用时能够溯源。

学生具有较强的学习能力，对机器学习、模式识别、深度学习等技术有初步的了解；具有Python、JS等相关编程基础的同学优先考虑。

张立和

信息与通信学院

zhanglihe@dlut.edu.cn

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基于网络流量监测的恶意软件识别系统

众所周知，僵木儒病毒迭代迅速给互联网带来了极大的危害。僵尸网络会导致服务器遭受DDOS攻击；木马病毒则是重要文件和信息泄露的罪魁祸首，还会被黑客利用成为远程操控的工具；新型的蠕虫病毒已经具备了攻击特征，会攻击那些防御能力差的个人电脑，使之成为挖矿病毒和勒索病毒的目标与温床。

作品通过连接国内威胁情报平台，智能筛选、分析可疑外联IP地址，并自动上传分析可疑可执行文件，能够在计算机病毒产生非法外联时，第一时间主动告警；也能够及时将病毒文件提交至威胁情报平台，更新及丰富平台数据。

学生具有较强的学习能力，网络编程能力、二进制网络安全知识、开源网络威胁情报知识；具有go等相关编程基础的同学优先考虑。

zhengwei@dlut.edu.cn