报告题目：电磁信号智能识别及对抗攻防

报告人：浙江工业大学 宣琦

报告人简介：浙江工业大学网络空间安全研究院院长，IEEE高级会员、浙江省“院士结对培养青年英才计划”、浙江高校中青年学科带头人等。近年来，主要从事面向图像、电磁信号、网络图等不同类型数据的人工智能算法设计，并探究其在对抗场景中的安全问题。在包括IEEE/ACM ICSE、ACM FSE、WWW、IEEE TKDE、IEEE TIFS、IEEE TNNLS、IEEE TCCN、IEEE TNSE等CCF-A类会议及国际知名期刊上发表学术论文100余篇，授权发明专利100余项。出版《Graph Data Mining: Algorithm, Security and Application》、《Deep Learning Applications in Computer Vision, Signals and Networks》、《图机器学习》等三本专著。主持国家自然科学基金联合重点及面上、浙江省重点研发“尖兵”计划、浙江省自然科学基金杰出青年等项目。目前担任中国指挥与控制学会网络科学与工程等专委会委员。

报告摘要：近年来，人工智能技术逐步应用于电磁空间领域，极大地便利了电磁信号的自动分析和处理。然而，电磁空间属于强对抗领域，人工智能模型在干扰场景下的脆弱性会被无限放大，从而导致灾难性后果。本报告将首先介绍团队近年来针对电磁信号调制类型识别提出的多种深度学习框架，包括基于信号转矩阵的端到端深度学习模型SigNet，基于信号转图的端到端深度学习模型AvgNet，它们在信号调制类型识别标准数据集上均取得了不错的分类效果。然后介绍针对电磁深度学习模型的多种对抗攻击技术，以及与之对应的对抗防御方法和数据增强技术，以提升电磁深度学习模型在对抗场景中的鲁棒性。

报告题目：基于张量补全的电磁频谱地图重构：贝叶斯及语义分割方法

报告人：北京交通大学 王方刚

报告人简介：王方刚，北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室教授，IEEE高级会员、中国电子学会遥感遥测遥控分会委员、通信学会青年工作委员会委员、 IEEE Communications Letters编委、《无线电工程》期刊编委。研究领域包括无线信号识别、新型多载波、多天线、多址等相关技术，发表论文110余篇，出版中英文专著3部，曾获军队科技进步二等奖。承研包括国家自然基金重点、科技部重点研发、装发、军委科技委等课题。

报告摘要：频谱地图是无线电磁环境的一种有效的呈现方式，针对频谱数据存在缺失并受到异常值和噪声污染的问题，报告将介绍两种基于张量补全的方法以实现电磁频谱地图重构，即贝叶斯及语义分割方法，并分析两种方法在不同场景中的适用性。