的个人主页 http://faculty.nuaa.edu.cn/tianyulong/zh_CN/index.htm
田育龙,2024年2月入职南航计算机学院,2023年6月博士毕业于南京大学计算机系。
研究方向为人工智能安全。目前研究兴趣包含(1)大模型智能体安全,主要关注大模型智能体本身的安全问题(如幻觉、数据泄漏等)和利用大模型智能体解决安全问题;(2)模型训练数据和推理数据的隐私保护,主要关注对模型训练数据集和用户输入数据的隐私攻击和隐私保护,以及联邦学习;(3)深度学习模型安全和优化,主要关注模型层面的安全威胁(如对抗样本、后门等)和对深度学习模型系统的性能优化。在此领域的顶级会议和期刊TIFS、CVPR、INFOCOM、IWQoS等上一作发表多篇文章,主持多项国家级和省部级项目,入选国家资助博士后研究人员计划和江苏省卓越博士后计划。
欢迎有意报考我院研究生的同学与我联系!如果你对我的研究方向感兴趣,欢迎发送简历到我的邮箱。同时也欢迎感兴趣的本科生参与我的课题研究!
邮箱:yulong.tian@nuaa.edu.cn
办公室:计算机学院楼404
部分论文:
[1] Yulong Tian, Fnu Suya, Anshuman Suri, Fengyuan Xu, David Evans. Manipulating Transfer Learning for Property Inference[C]//IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2023. (CCF-A类)
[2] Yulong Tian, Fnu Suya, Fengyuan Xu, David Evans. Stealthy Backdoors as Compression Artifacts[J]. IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS), 2022. (CCF-A类)
[3] Yulong Tian, Wei Wei, Qun Li, Fengyuan Xu, Sheng Zhong. MobiCrowd: Mobile Crowdsourcing on Location-based Social Networks[C]//IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM). 2018. (CCF-A类)
[4] Yulong Tian, Xiaopeng Ke, Zeyi Tao, Shaohua Ding, Fengyuan Xu, Qun Li, Hao Han, Sheng Zhong, Xinyi Fu. Privacy-Preserving and Robust Federated Deep Metric Learning[C]//IEEE/ACM International Symposium on Quality of Service (IWQoS). 2022. (CCF-B类)
[5] Weijun Zhang, Hao Han, Mingwei Li, Yulong Tian. Towards Faster End-to-End Data Transmission Over Voice Channels[C]// IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). 2024. (CCF-B类)
[6] Shaohua Ding*, Yulong Tian*, Fengyuan Xu, Qun Li, Sheng Zhong. Trojan Attack on Deep Generative Models in Autonomous Driving[C]//International Conference on Security and Privacy in Communication Networks (SecureComm). 2019. (CCF-C类)
部分项目:
[1] 国家自然科学基金委员会,青年基金项目,预训练模型微调中的隐私攻防研究,2025.01-2027.12,主持。
[2] 江苏省自然科学基金委员会,青年基金项目,不可信预训练模型的微调中的隐私攻击和防御研究,2024.07-2027.06,主持。
南京航空航天大学 计算机科学与技术学院 讲师