河北大学网计学院学术“研”讲堂(第十四期)成功举办

为进一步营造浓厚的学术氛围，促进研究生学术交流与科研创新能力提升，2026年5月28日下午，由河北大学网络空间安全与计算机学院研究生会主办、中国计算机学会河北大学学生分会协办的第十四期学术“研”讲堂在七一路校区A3-211教室顺利举行。本期活动聚焦分布式共识、空间众包、多模态检索、人工智能安全、软件漏洞检测、移动边缘计算隐私保护和联邦学习安全等前沿方向，吸引了学院师生积极参与。

本次学术“研”讲堂由研究生会学术科技部部长蔡宗典主持，邀请王子园学长，吴炜杰学长和刘子轩学长担任指导点评嘉宾。活动旨在为研究生搭建展示科研成果、交流学术思想的平台，帮助同学们在论文研读、方法理解和科研表达中不断拓展学术视野、提升创新能力。

在学术报告环节，7位来自网络空间安全与计算机学院的研究生围绕各自关注的前沿论文与研究问题依次进行了专题分享，系统展示了对相关领域研究现状、技术路线和应用价值的理解与思考。

首先，杨仪同学以《FIRE：基于多阶段过滤与污点分析的可扩展重复漏洞检测》为题进行分享，针对开源软件复用背景下重复漏洞传播的问题，介绍了 FIRE 方法的整体流程。她重点说明该方法如何通过模糊过滤、词法相似度和语法相似度筛选、差分污点路径提取以及 CodeBERT 向量化匹配，实现大规模场景下更高效、更精准的重复漏洞检测。

随后，单琼同学带来了《基于样本定制化特征对齐的清洁标签后门攻击》专题汇报，围绕清洁标签后门攻击在深度神经网络安全中的潜在威胁展开分析。她从低置信度样本选择、目标类别特征中心构建和投毒样本特征对齐等关键步骤出发，说明该方法如何在低投毒率和有限扰动预算下提升攻击成功率，并进一步分析其对模型安全与可信人工智能应用带来的风险。

第三位主讲人符航阁同学以《这些数据从哪里来？联邦学习中的增强源推理攻击》为主题，介绍了联邦学习中源推断攻击带来的隐私安全风险。他从成员资格推断、属性推断和梯度反转等相关攻击出发，进一步分析恶意服务器如何通过主动训练操控与数据增强放大客户端行为差异，从而更准确地识别训练样本来源，并指出该研究对主动威胁模型下联邦学习防御机制设计的启示。

随后，韩琳茹同学以《PromptHash：用于自适应哈希检索的亲和力促使的协作跨模式学习》为题，介绍了基于 CLIP 的跨模态哈希检索研究。她结合复杂场景下模型长度截断与背景噪声干扰等问题，重点讲解了文本亲和力提示学习、状态空间模型、自适应门控机制以及全局—局部对比损失在提升多标签哈希检索精度中的应用。

第五位主讲人郝哲凯同学以《JUMBO：真正可扩展的全异步 BFT 共识》为题进行分享，围绕大规模异步拜占庭容错共识的扩展性难题展开介绍，重点分析了现有协议在数百节点场景下面临的海量签名验证瓶颈，并进一步讲解无签名并发共识协议 FIN-NG 以及 JUMBO 通过证书分散与聚合降低复杂性、提升吞吐量的核心思路。

随后，何佳森同学围绕《LPA-Offload：一种基于差分隐私的 MEC 多服务器任务卸载框架》展开汇报，介绍了移动边缘计算场景下任务卸载可能引发的位置隐私泄露问题。他重点讲解了利用差分隐私机制生成虚拟位置、结合遗传算法完成多服务器任务分配的基本流程，并阐述自适应扰动机制在满足用户个性化隐私需求方面的意义。

最后，黄春龙同学围绕《空间众包多中心任务分配：一种高效的地理分区框架》展开汇报，聚焦空间众包中的多中心任务分配问题，介绍了“先分区、后分配”的高效求解框架。他从自适应加权泰森多边形、早停策略、图神经网络、注意力机制和强化学习模型等方面，阐述了该方法在提升任务分配效率和兼顾工人任务均衡方面的作用。

每位同学汇报结束后，王子园学长，吴炜杰学长和刘子轩学长分别结合报告内容进行了点评与指导。三位学长从研究选题、问题意识、方法设计、实验分析和汇报呈现等方面，对各位同学的分享进行了细致分析。既肯定了同学们在文献研读、内容准备和逻辑梳理方面的努力，也围绕报告重点突出、研究创新表达、技术细节阐释和汇报规范等问题提出了改进建议，为同学们进一步完善研究思路、提升学术表达能力提供了有益帮助。

本期学术“研”讲堂的顺利开展，为研究生提供了展示成果、交流思想的重要平台，进一步促进了科研经验共享与学术观点碰撞。通过本次活动，同学们在汇报与聆听中提升了学术表达能力和科研思维水平，也为学院营造浓厚学术氛围、推动高质量科研工作开展发挥了积极作用。