报告题目：浅谈生成式人工智能模型后门攻防

时间：11月22号（周六）下午15:00

地点：管理楼102会议室

报告简介：生成式人工智能模型的后门攻防是当前人工智能安全领域的关键问题之一。后门攻击通过在训练数据或模型中植入恶意模式，使模型在特定触发条件下输出错误结果，严重威胁模型的可靠性和安全性。本报告将重点探讨生成式人工智能模型在模型融合、参数高效微调等关键场景下的后门攻防问题，分析攻击手段与防御策略，并提出相应的解决方案。

个人简介：何新磊，香港科技大学（广州）数据科学与分析学域助理教授，国家高层次青年人才计划（海外）入选者，广东省优青，主持和参与多项海内外项目，在ACM CCS、IEEE S&P、USENIX Security、NDSS、IEEE TDSC、ACM TMC等重要学术会议与期刊上发表论文40余篇，谷歌学术引用2400余次；担任IEEE TDSC编委、SocialMeta2024程序委员会共同主席、ACL领域主席、多个CCF-A类会议PC（IEEE S&P、AAAI、KDD、IJCAI、ICLR等），获得2022年度诺顿Graduate Fellowship（全球仅2人），LAMPS 2024最佳论文奖及NDSS 2025杰出海报奖。相关成果已转化到蚂蚁公司大模型安全一体化解决方案“蚁天鉴” 2.0版，开放给数十家家外部机构和企业使用，为通用大模型及医疗、金融、政务等垂直领域行业大模型应用安全保驾护航。