个人简介：

刘会，男，硕士生导师，武汉大学网络空间安全工学博士，香港中文大学访问学者。主要从事人工智能安全，隐私保护，教育大数据安全等研究，发表学术论文20余篇，主要成果发表在IEEE TIFS、ACM MM、PATTERN RECOGN、APPL SOFT COMPUT、软件学报、现代教育技术等国内外知名期刊，荣获中国精品科技期刊顶尖学术论文领跑者5000。入选国家资助博士后研究人员计划，主持中国博士后科学基金面上项目、湖北省博士后创新人才培养项目等，参与国家自然科学基金、华为科技项目、国家电网项目等。担任IEEE TDSC、IEEE IOTJ、PATTERN RECOGN等国际期刊审稿人。指导学生获得中国大学生计算机设计大赛中南赛区一等奖、全国二等奖，教育信息技术应用创新大赛全国二等奖，全国高校密码数学挑战赛中南赛区一等奖等。

联系方式：

E-mail：liuhATccnu.edu.cn

办公地点：华中师范大学南湖综合楼7086

团队介绍：

可信智能系统实验室（TIS Lab）专注于智能系统安全和数据隐私，当前主要研究LLM安全、生物认证隐私保护、教育大数据安全。TIS Lab与武汉大学、中国科学院大学、宾夕法尼亚州立大学、香港中文大学等国内外知名高校保持长期深入的合作，可推荐优秀学生继续深造。欢迎学习态度端正、编程能力扎实、对科研感兴趣的硕士研究生加入团队。同时鼓励优秀本科生参与实验室研究工作，建议本科大二期间与我联系，保证有充足的科研时间，争取在毕业前取得成果。

讲授课程：

渗透测试、Linux安全运维

科研项目：

1.中国博士后科学基金会，中国博士后科学基金第75批面上项目，针对重构攻击的慕课人脸认证主动隐私保护方法研究，2024-07至2026-07，在研，主持

2.中国博士后科学基金会，国家资助博士后研究人员计划，慕课学习平台人脸识别隐私保护方法研究，2024-01 至 2026-01，在研，主持

3.湖北省人力资源和社会保障厅，湖北省博士后创新人才培养项目，面向模型反演攻击的慕课人脸认证隐私保护方法及应用研究，2025-01至2026-12，在研，主持

4.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

5.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

6.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

学术论文（近5年）：

[1]刘会, 尹凤鸣, 丁铃, 等. 我国高校智慧校园网络安全建设：现状、问题与建议[J]. 现代教育技术, 2025. (CSSCI)

[2]Liu H, Du H, Chen J, Wang J, Zhang K, Zhang KH, Liu P. Patronus: Plug-and-play and Near-lossless Facial Privacy Enhancement Against Reconstruction Attacks[J]. Transactions on Information Forensics & Security, 2025. (CCF A类)

[3]刘会, 文福举, 杜红琴, 等. 基于图像变换的双阈值对抗样本检测[J]. 软件学报, 36(10): 4864-4879, 2025. (CCF T1类)

[4]刘会, 朱正道, 王淞鹤, 等. 基于深度语义挖掘的大模型越狱检测方法研究[J]. 信息网络安全, 25(9): 1-8, 2025.

[5]Liu H, Zhao B, Zhang KH, Liu P. A Lightweight Unsupervised Detector Based on Autoencoder and Isolation Forest[J]. Pattern Recognition, 147: 110127, 2024. (中科院一区Top)

[6]Guo J, Liu H, Luo Y, Hu X, Zou H, Liu H, Zhao B. Style-conditional Prompt Token Learning for Generalizable Face Anti-spoofing[C]. ACM Multimedia, 2024: 994-1003. (CCF A类)

[7]赵波, 刘会*, 安扬, 等. 基于“内生需求”的网络安全专业校企合作人才培养[J]. 计算机教育, 357(9): 1-4+10, 2024. (CCF T2类)

[8]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, 613: 717-730, 2022. (CCF B类)

[9]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. (中科院二区Top)

[10]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.

发明专利：

[1] 刘会; 文福举; 丁铃; 陈嘉耕. 一种基于图像变换的双阈值对抗样本检测方法[P], 2024-06-21, 中国, CN202410476037.5.

[2] 刘会; 周义博; 董立国; 王敬华. 面向检索增强大语言模型的知识问答对抗检测方法及系统[P], 2024-12-11, 中国, CN202411822507.5.

社会服务：

1.担任IEEE TDSC、IEEE IOTJ、PATTERN RECOGN、APPL SOFT COMPUT、KNOWL-BASED SYST等多个国际期刊审稿人

2.向厦门大学、山东大学、四川大学、武汉理工大学、华北电力大学等高校报送网络安全漏洞，并提供专业的修复建议，获得了多个高校颁发的漏洞报送证书

3.向国家信息安全漏洞库、国家信息安全漏洞共享平台提交多个企业高危网络安全漏洞，并获得了官方认证的原创漏洞证明