个人简介：

刘会，男，华中师范大学bat365平台用户官网讲师。2022年12月获得武汉大学网络空间安全工学博士学位，2022.9-2022.12香港中文大学访问学者。主要从事人工智能安全研究，发表学术论文20余篇，主要成果发表在INS、ASC、Neurocomputing、MTAP、密码学报、小型微型计算机系统等国内外知名期刊。参与国家自然科学基金、华为科技项目、国家电网项目、上海航天科技创新基金等项目。获2016年硕士研究生国家奖学金，2019年博士研究生国家奖学金、华为专项奖学金、研究生学术创新奖学金、“优秀研究生”称号、2020年国家公派出国留学资格等。

联系方式：

E-mail：liuh@ccnu.edu.cn

办公地点：华中师范大学南湖综合楼7086

研究方向：

人工智能安全，可信计算，隐私保护

科研项目：

1. 国家自然科学基金委员会，联合基金项目，U1936122，基于数值特征向量的跨平台物联网设备固件漏洞分析方法研究，2020-01-01 至 2022-12-31，结项，参与

2. 国网重庆市电力公司，技术开发委托，SGCQ0000DKJS2100301，面向电力监控系统多态网络的内生安全可信智能防护技术研究，2021-09 至 2022-12，结项，参与

3. 华为技术有限公司，技术开发委托，TC20210701007，开放式平台可信，2021-07 至 2022-07，结项，参与

4. 中国电力科学研究院有限公司，技术开发委托，SG21240859，能源互联网安全互联机制研究，2021-07至 2022-06，结项，参与

5. 某部，技术开发委托，Android系统****可信软件，2020-05 至 2020-10，结项，参与

6. 上海航天技术研究院，技术开发委托，可信的空天信息传输网络构建方法研究，2019-07至2020年6月，结项，参与

学术论文：

[1] Liu H, Zhao B, Peng Y, Li W, Liu P. Towards Understanding and Harnessing the Effect of Image Transformation in Adversarial Detection. Axiv: 2201.01080, 2023.

[2] Liu H, Zhao B, Zhang K, Liu P. Nowhere to Hide: A Lightweight Unsupervised Detector against Adversarial Examples. Axiv: 2210.08579, 2023.

[3] Liu H, Zhao B, Ji M, Li M, Liu P. GreedyFool: Multi-Factor Imperceptibility and Its Application to Designing a Black-box Adversarial Attack[J]. Information Sciences, 2022. (SCI 一区 Top, IF: 8.233)

[4] Liu H, Zhao B, Ji M, Peng Y, Guo J, Liu P. Feature-Filter: Detecting Adversarial Examples by Filtering out Recessive Features[J]. Applied Soft Computing, 124: 109027, 2022. (SCI 二区 Top, IF: 8.263)

[5] 刘会, 赵波, 郭嘉宝, 等. 针对深度学习的对抗攻击综述[J]. 密码学报, 8(2): 202-214, 2021. (CCF T2类, IF: 1.154)

[6] 黄林荃, 刘会, 赵波. 数字图像空域加密技术综述[J]. 计算机技术与发展. 31(1): 137-141, 2021.（CCF T3类, IF: 1.302）

[7] Liu H, Zhao B, et al. FoolChecker: A Platform to Evaluate the Robustness of Images against Adversarial Attacks[J]. Neurocomputing, 412:216-225, 2020.（SCI二区 Top, IF: 5.719）

[8] Liu H, Zhao B, Zou J, et al. A Lightweight Image Encryption Algorithm Based on Message Passing and Chaotic Map[J]. Security and Communication Networks, 2020(4): 1-12, 2020. (SCI四区, CCF C, IF: 1.791)

[9] 黄林荃, 刘会*, 王志颖, 等. 结合混沌映射与DNA计算的自适应图像加密算法[J]. 小型微型计算机系统, 41(9): 1959-1965, 2020.（CCF T2类, IF: 1.437）

[10] Liu H, Zhao B, Huang L. Quantum Image Encryption Scheme Using Arnold Transform and S-box Scrambling[J]. Entropy, 21(4): 343, 2019.（SCI三区, IF: 2.524）

[11] Liu H, Zhao B, Huang L. A Novel Quantum Image Encryption Algorithm Based on Crossover Operation and Mutation Operation[J]. Multimedia Tools and Applications, 78: 20465-20483, 2019.（SCI四区, CCF C, IF: 2.757）

[12] Liu H, Jin C. A Color Image Encryption Scheme Based on Arnold Scrambling and Quantum Chaotic[J]. International Journal of Network Security, 19(3): 347-357, 2017.（EI）

[13] Liu H, Jin C. A Novel Color Image Encryption Algorithm Based on Quantum Chaos Sequence[J]. 3D Research, 8(1):4, 2017.（EI）

[14] 刘会, 金聪. 量子混沌与折叠算法的图像加密系统[J]. 光学精密工程, 25(3): 749-755, 2017.（EI, IF: 2.222）

[15] 刘会, 金聪. 基于量子混沌映射的高效安全的图像加密算法[J]. 计算机工程与科学, 38(11): 2227-2233, 2016.（CCF T2类, IF: 1.302）

[16] Peng Y, Zhao B, Liu H. Unsupervised Membership Inference Attacks against Machine Learning Models[C]. Neural Information Processing Systems workshop 2021. (CCF A workshop)

[17] Guo J, Zhao B, Liu H, et al. DeepDual-SD: Deep Dual Attribute-Aware Embedding for Binary Code Similarity Detection[J]. International Journal of Computational Intelligence Systems, 16(1): 35, 2023.（SCI 四区, IF: 2.259）

[18] Guo J, Zhao B, Liu H. Supervised Contrastive Learning with Term Weighting for Improving Chinese Text Classification[J]. Tsinghua Science and Technology, 28(1): 59-68, 2022. (SCI 二区, IF: 3.515)

[19] 黎佳玥, 赵波, 李想, 刘会等. 基于深度学习的网络流量异常预测方法[J]. 计算机工程与应用, 056(006): 39-50, 2020.（CCF T2类, IF: 1.748）