Torre

身份背景

长期从事人工智能安全、对抗攻击与防御相关研究，研究覆盖数字环境与真实物理场景下的对抗攻防，并进一步拓展至三维点云安全与大模型攻防等前沿方向，在AI模型鲁棒性、安全性及对抗学习方面具有较为丰富的科研经验。

研究定位

研究方向覆盖：

• 对抗攻击与防御 ： 对抗样本生成、模型鲁棒性分析、对抗防御与安全增强
• 物理对抗攻防 ： 真实物理环境对抗攻击、物理对抗样本与鲁棒防御
• 点云对抗攻防 ： 3D点云对抗攻击、三维感知模型安全与鲁棒性研究
• 大模型攻防 ： 大模型安全、模型攻击与防御、大模型鲁棒性及安全机制研究
• 可信人工智能 ： AI模型安全评测、鲁棒学习与可信AI相关研究

学术成果

• - 在 CVPR、ICCV、AAAI 等顶会发表8篇一作论文14
• - 担任ICRL/ICCV/CVPR/AAAI等多个顶会审稿人

可指导论文区位

CCF-B / CCF-C / SCI / EI

导师特点

具备较强的AI安全与对抗攻防科研能力，研究技术栈从传统二维视觉对抗学习延伸至物理世界攻防、3D点云安全及大模型攻防，形成较为完整的人工智能模型安全研究体系。 尤其适合希望深入对抗攻击与防御、物理对抗攻击、3D点云安全、大模型安全、模型鲁棒性与可信AI等方向，并系统提升科研选题、实验设计与高水平论文发表能力的学生。