2025 年3月11日18:00-21:30，第185期方班学术研讨厅在黄埔研究生院B2栋成功举办。广州大学网络空间安全学院名誉院长方滨兴老师、主点评张彦春老师、贾焰老师、戴琼海院士、徐志伟老师、李舟军老师、副点评陈艳利老师、吴昊天老师、刘园老师、李树栋老师、欧阳典老师、张登辉老师全程参与了课堂的教学，并对同学们的报告逐一进行了指导点评。同时参与的还有网络空间安全学院的部分老师,广州大学方班七期的217名学生。本次研讨厅分为六个小组进行。第一组汇报的同学有杨鹏毅、戴清杨、顾鑫垚、关梓聪；第二组汇报的同学有韩佳运、何彦霖、黄泽港、李雨雪；第三组汇报的同学有伏仰、田谷盛、严宏宙、张凌博；第四组汇报的同学有刘丽芳、刘欣、龙湘杰、张周银；第五组汇报的同学有蔡明希、蔡显锋、陆浩林、曹书帆；第六组汇报的同学有刘俊、刘晓珺、路云翔、刘晴。

第一组

第一位报告人：【杨鹏毅】

报告题目：【TMG-GAN：基于生成对抗网络不平衡学习的网络入侵检测】

点评老师的意见与建议：

1、董崇武老师针对本文是从数据包进行检测还是数据流进行检测进行了探讨

2、陈艳丽老师针对本文是对数据进行进行增强还是对模型进行增强做出点评

3、张彦春老师针对生成样本的数据是否真实进行了点评

方老师点评：

1、整体讲解还是比较清楚，但是针对本文高斯噪声引用的解释还需更详细

2、对本文的三大核心模块进行点评，并指出文章中的流程图存在一定问题

第二位报告人:【戴清杨】

报告题目：【Midas通过反馈驱动的模糊测试和差异分析在链上智能合约中挖掘盈利漏洞】

点评老师的意见与建议：

1、方法论证不足。老师认为论文更偏向工程应用，仅提出了方法，而未深入探讨其理论依据或必要性，缺乏对方法选择的合理性分析。

2、缺少性能评估。老师认为论文实验部分未从性能角度分析方法的有效性，缺乏对运行效率、资源消耗等关键指标的评估，使研究的实际价值受限。

3、方法创新性不足。老师评价论文选题具有新颖性，但研究方法较为常规，缺乏新的技术突破或改进，使方法的创新性和支撑力度有所欠缺。

第三位报告人：【顾鑫垚】

报告题目：【FLrce：具有提前停止策略的资源高效型联邦学习】

点评老师的意见与建议：

1、吴东磊老师：所有客户端没有保证都被选择，可能会影响最终精度，且FL的异步通常表示在训练和聚合时不去等待性能差的“掉队者”，与文中异步似乎不太一样。

2、陈艳利老师：文章的动机与现有工作阐述似乎不太清晰，缺少之前工作的总结。报告的文字可再精简一些。对于文章可以再深入理解一下。

3、张彦春老师：文章更偏向于资源调度问题，对于FL，文章并未考虑隐私保护的策略，只是在进行资源和性能的优化。

第四位报告人：【关梓聪】

报告题目：【MSynFD：多跳语法感知的假新闻检测】

点评老师的意见与建议：

1、文章所提到的模型在利用句法信息判断新闻的真实性这个方法有些片面。在新研究中能够从外部知识库分析相关知识来进行新闻真实性的检测可以从这个点进行研究。

2、文章采用的句法依存图中的中心词的选取并没有进行解释，如果每一个次都需作为中心词在构建子图中会有大量的重复信息导致计算量巨大。在中心词选取这个方面需要进行推敲。

第二组

第一位报告人：【韩佳运】

报告题目：【 隐含水印：在隐含扩散空间中注入和检测水印】

点评老师的意见与建议：

1、吴老师点评：同学讲解的基本可以。同时，老师指出我未讲清整个算法流程和创新点的目的与原因，建议我先说明现有工作流程与我们的区别，以及为什么采用三步渐进式训练策略，再讲具体做法，使逻辑更顺畅。

2、贾老师点评：老师希望我应该清晰、详细地解释图像潜在空间和水印添加过程，并正面回答图像使用后如何溯源的问题，同时结合危险性进行讨论。

第二位报告人：【何彦霖】

报告题目：【AN-Net:一种用于匿名流量分类的抗噪声网络】

点评老师的意见与建议：

贾焰老师：

1、汇报前进行了充分准备，表达顺畅。

仇晶老师：

2、汇报讲解细致，但对于互信息的细节应该更加深入地讲解。

吴昊天老师：

3、部分内容讲的太细，应注意梳理整体上的逻辑。

方老师点评：

1、过分注重细节讲解，应当在整体上把故事讲顺，讲好。

2、对于流划分和时序信息提取之间的矛盾，可以进一步做研究。

第三位报告人：【黄泽港】

报告题目：【关系CNN：利用关系特征和NFS-CNN增强网站指纹识别攻击】

点评老师的意见与建议：

1、吴昊天老师点评：指出了我在汇报中的ppt的文字过多的问题，同时我开篇提到的是什么、为什么、怎么做这三个问题的提出，想法很好，但是在讲解是应该充分运用图片、流程等多元化元素辅助讲解。

2、贾焰老师点评：师指出，在阐述关系特征的现实意义时，纯理论讲解往往过于抽象，不易被听众理解。例如，在讲解关系特征由包方向提取这一概念时，可引入实际网络传输场景的具体例子。

第四位报告人：【李雨雪】

报告题目：【利用强化学习和指纹识别技术选择物联网零日攻击的移动目标防御机制】

点评老师的意见与建议：

1、陈鹏老师：对于移动目标防御的概念，应在第一部分更加详细解释。

2、吴昊天老师：对现有工作介绍详细，总结到位，但应对MTD 更详细介绍。

3、贾焰老师：文章脱离现实，实验方法不符合网络安全逻辑，下次选择论文时应更加慎重。

第三组

第一位报告人：【伏仰】

报告题目：【基于深度学习的Twitter社交机器人检测】

点评老师的意见与建议：

1、在讲第二篇研讨厅的时候对第一篇研讨厅的内容进行总结与联系，概括了两篇文章之间的关联，这一点很不错。

2、讲文章的时候可以更多的关注一下作者背后想要表达的想法，后续可以对作者实验中一些不够完善的地方进行补充

3、戴琼海院士指出，在做科研和读文章的时候要有以点带面的思想，从某个点切入之后要学会扩散，然后对这个领域进行深入的挖掘与研究。

第二位报告人：【田谷盛】

报告题目：【Modality-Independent Graph Neural Networks with GlobalTransformers for Multimodal Recommendation】

点评老师意见与建议：

1、提问老师建议看论文之前明确论文待解决的问题；

2、副点评老师建议做ppt的时候把握好详略，背景部分不要介绍太多；

3、主点评老师建议从问题出发，考虑论文的应用。

第三位报告人：【严宏宙】

报告题目：【通过对多阶段任务进行采样的少样本类增量学习】

点评老师的意见与建议：

1、实验部分更应该从实验结果出发说明各个模块设计的合理性，而不是简单的对比竞品模型来说明本模型的效果

2、从背景到框架的提出中间应该更有关联

3、可以从少定语的大问题出发，说明针对类增量学习，传统方法怎么做，而针对少样本的类增量学习有什么局限

第四位报告人：【张凌博】

报告题目：【精炼与合成：一种简单而有效的跨域基于方面的情感分析数据增强框架】

点评老师的意见与建议：

1、汇报时过于依赖讲稿，导致表达不流畅且与观众缺乏互动。应将内容理解转化为逻辑纲要，根据观众反馈灵活调整讲述节奏，加强练习；

2、PPT 不能仅作文字展示，其内容应与讲述内容区分开，起到辅助表达的作用，避免与讲述重复，分散观众注意力；

3、在大模型广泛应用于情感分析和文本处理的当下，研究需明确自身在数据增强方面与大模型相比的独特优势，凸显研究价值；

4、做研究要打开思路，可挖掘新问题或直面挑战。在热门领域更要深入思考，找准有价值的问题深入研究，提升研究影响力。

第四组

第一位报告人：【刘丽芳】

报告题目：【HoneyJudge：基于设备内存测试的PLC蜜罐识别框架】

点评老师的意见与建议：

1、李树栋老师：整体讲的还是不错的，但 PLC内存概述部分建议明确标注它们分别属于系统级、用户级和物理过程级，并探讨六个特征为何分别采用只读或写读方式获取。

2、主点评老师：展望部分应与局限性对应，并且需从更宏观的角度进一步思考工业控制系统的互联网接入情况及潜在攻击者的身份与动机。

第二位报告人：【刘欣】

报告题目：【基于能量且无需特定任务样本及模型重训练的后门防御方法】

点评老师的意见与建议：

1、汇报论文主要防御单目标攻击，如果攻击者构造多对多目标攻击，则该论文的方法可能会无法防御，可以从模型的注意力层等进行分析设计防御方法。

2、聚类分离的细节部分讲述不够清楚，采用的聚类分离的二分类与多分类是怎么实现的。

3、未来可以从能量角度对后门防御进行深入研究。

第三位报告人：【龙湘杰】

报告题目： 【FedIPR: 联邦深度神经网络模型的所有权验证 】

点评老师的意见与建议：

1、这个方法框架的实际用处并没有讲清楚，需要解释清楚做这样一个工作的目的是什么，做这个工作会有什么实际的作用。

2、在汇报的背景部分，相关工作并没有很好的体现出这篇论文的实际优点，应当再改进一下。

3、总结部分内容还可以再精进，要总结出方法的不足，结合自己的思考给出改进方案。

第四位报告人：【张周银】

报告题目：【基于活动网络数据自动推理评测PLC设备】

点评老师的意见与建议：

1.提问老师：在特征提取算法怎么识别有些权重高还有权重低的？在目标选择算法中，怎么判断他特征向量的权重高还是低的？

2.副点评老师：他一开始收集的数据是不是会包含蜜罐设备？在1.5直接跳到2.1讲解决方案时，是不是还欠缺了总览分析？在实验分析部分，你可以用4个字来总结你的实验，一个是准确，一个是全面，这是所有实验最重要的点，就不用这么多篇幅来讲了。

3. 主点评老师：总的来说讲得不错，思路比较清晰，刚刚通过同学和李老师的点评对话可以发现这位同学对整个论文的理解还是吃透了。

第五组

第一位报告人：【蔡明希】

报告题目：【EvoPrompting：用于代码级神经架构搜索的语言模型】

点评老师的意见与建议：

1、生成的代码本身没有评估指标，可以进一步深挖有没有指标能保证代码生成的质量。

2、需要更加重视论文的选择，更加重视明确创新点，努力明确其特定的创新点，思考本文的增量创新是什么。

第二位报告人：【蔡显锋】

报告题目：【HarmonyDream：世界模型中的任务协调】

点评老师的意见与建议：

1、对复杂的概念尽量通过例子简单化，做到理解清楚概念。

2、世界模型的本质具体是什么。

3、希望能够对文章的实验进行有部分的复现；能够还原出作者真实的有效工作。

第三位报告人：【陆浩林】

报告题目：【SmartReco:通过细粒度跨 dapp 分析检测只读可重入】

点评老师的意见与建议：

1、在背景介绍部分，衔接可能还不够流畅。建议对其中的概念进行具体化，可以通过举一个具体案例来帮助解释。

2、在讲解论文时，细节阐述较为清晰，但需要更加突出论文的创新点，明确强调与其他方法的不同之处及其改进之处。

方老师点评：

1、论文的每一部分虽然讲得很详细，但听完后给人一种没有留下深刻印象的感觉。因此，在讲解结束时，应该再次强调究竟解决了什么问题。

2、应强调“为什么”而不是“怎么做”来引发同学们的思考，让他们从自己的角度考虑如何进行研究，这种方式能够激发更深入的讨论和思辨。

第四位报告人：【曹书帆】

报告题目：【TupleTree:一种支持快速规则集更新的高性能数据包分类算法】

点评老师的意见与建议：

1、了解一下如果在多级缓存前提下应该放在哪级，并且做ppt多用例子。

2、这个期刊的主题是什么？可以形式化讲出问题的数学定义，这篇文章的做法是对规则操作还是对数据操作？

3、树很宽相对较矮的情况下，需要占多大的内存，需要进一步了解。

第六组

第一位报告人：【刘俊】

报告题目：【Unsupervised Anomaly Detection Booster 无监督异常检测增强框架】

点评老师的意见与建议：

1、罗老师指出算法研究类论文对数据的处理过于理想化，而真实应用要对数据进行深入分析，但是真实世界数据无法对异常一概而论

2、副点评老师指出可以简要介绍知识蒸馏，这篇文章主要优点在于做了广泛而有效的实验

3、主点评老师指出要把数据弄清楚，是不是为了实验改造的，可以做实验复现改进，不然只读论文难有提升。

第二位报告人：【刘晓珺】

报告题目：【用于时间序列异常检测的时频掩码自编码器】

点评老师的意见与建议：

1、冯绮颖老师的提问：对于该模型的任务Transformer特征增强有哪些优势，对Transformer模型有什么创新吗？

2、张登辉老师的点评：考虑使用了强大的Transformer模型的论文方案是否可以迁移到其他任务的研究，比如文本或者图像的异常检测而不局限于时间序列异常检测。

3、李舟军老师点评：考虑更复杂的异常模式模型能不能检测，并且要对模型进行全面评估，对实际的工业真实场景性能，在线检测能力进行考察。

第三位报告人：【路云翔】

报告题目：【D-LNBot：基于比特币闪电网络的可扩展、无成本且隐秘的混合僵尸网络】

点评老师的意见与建议：

1、吴未老师的建议：既然D-LNBot既可以是部署在主网上，也可以部署到测试网，那么应该要体现出D-LNbot在主网上的成本对比，不然仅评估LNBot的成本会显得有些割裂

2、张登辉老师的点评：该题目的无成本存疑，或多或少存在隐性成本。比如事先将成本转移到其他地方从而获得优势

3、李舟军老师点评：该方法实施会受到很大的限制。僵尸网络的规模很大，而闪电网络的节点规模较小，不足以支撑这么大的体系。同时指出比特币测试网的稳定性不如主网，可能会导致僵尸网络崩溃

第四位报告人：【刘晴】

报告题目：【PhyScout：通过时空一致性检测传感器欺骗攻击】

点评老师的意见与建议：

1、李舟军老师：论文设计了一种通过检测时空一致性来检测传感器欺骗攻击的框架，但仍有许多不足可以改进的地方

2、张登辉老师：研究内容介绍不需要一定按照论文原有的顺序全部讲解，要理解论文以后用更清晰简洁的方式讲解表示出来避免超时

方老师点评：

1、对论文解决的问题，创新点要有更清晰准确的把握，围绕主要问题来讲解从而可以让听众理解，研究内容展示也是如此要有重点主次。

整理：朱艺锋 谢晓彬 冯浩桓 于仁政 刘佳扬 姚懿桐

校对：王乐老师 鲁辉老师

责任编辑：鲁辉老师