2025年10月11日14:00-17:00，第94期方班演武堂在广州大学黄埔校区B2栋博信楼成功举办，绿盟班、海康班、天融信班、安天班、任子行班、启明星辰班、安恒班7个企业冠名教学班的企业导师，以及方班八期全体学生和网安学院部分老师参与了课堂教学。

     本次演武堂课程分为七个教学班。绿盟班（1班）汇报的同学是王海彬、李靖韬、侯义凯，来自绿盟科技的蔡德懿、姚晨、卜天为主点评老师；海康班（2班）的汇报同学是李路路、张伟男、周子愉，来自海康威视的李超豪为主点评老师；天融信班（3班）汇报的同学是秦嘉埙、黎启明、郭咏，来自天融信的陈峰峰、黄星、潘季明为主点评老师；安天班（4班）的汇报同学是陈震荣、黄文媛，来自安天科技的李林哲为主点评老师；任子行班（5班）的汇报同学是王柏涛、彭泽林、许刚，来自任子行的许泽权、侯晓辰、彭伙林为主点评老师；启明星辰班（6班）的汇报同学是周锦铭、张莹、麦梓健，来自启明星辰的邵英杰、王星凯、曹隆翔为主点评老师；安恒班（7班）的汇报同学是张济民、潘子睿、黄熙桐，来自安恒的陈鑫、刘程煜、胡一娟为主点评老师。

第一组

第一位报告人：王海彬

报告题目：蜜罐节点检测与识别方法研究

点评老师的意见与建议：

1、当前仅进行了初步的数据处理，后续可在深度与细节上进一步拓展。

2、报告中应减少对配置加载等辅助部分的描述，更多聚焦于核心算法与关键实现。

第二位报告人：李靖韬

报告题目：“微舆”舆情分析系统

点评老师的意见与建议：

1、提示词优化对于该系统是非常重要的，其性能主要依赖于提示词构建，可以根据分析过程中不同阶段进行针对性提示词构建。

2、对于智能化分析报告生成方法，其分析报告的逻辑性、实证能力是非常重要的，需要核实舆情报告的证据链是否完整。

3、对于该系统，需要针对某一个场景进行对比验证，体现该系统在舆情报告内容上的优势。

4、对于数据内容的抓取，需要有实时性，在分析过程中实时抓取热点内容，同步进行分析对比。

第三位报告人：侯义凯

报告题目：TTMs：增强多元时序零/少样本预测的快速预训练模型

点评老师的意见与建议：

1、时序大模型添加协变量可能会被协变量占主导，PPT未体现如何避免这种情况

2、TTMs是轻量化设计的时序大模型，PPT应该着重设计思路而非代码实现

第二组

第一位报告人：李路路

报告题目：Tip-Adapter：无需训练的CLIP小样本自适应解决方案

点评老师的意见与建议：

1. 李超豪老师：讲解清晰流畅，内容饱满。但需要考虑代码的兼容性，同时也需要考虑代码在实际场景中的评估指标。

2. 颛孙晨露老师：要注重代码的实际落地能力，同时考虑在原有模型的基础上与实际的应用场景结合。

第二位报告人：张伟男

报告题目：seesr：迈向语义感知的现实世界图像超分辨率

点评老师的意见与建议：

1. 李超豪老师：复现效果同样也可以用一些后面出现的产品来做相关对比。具体代码部分建议从总体架构出发然后重点讲某个相关的核心特点，考虑哪些是你可以进行相关的替换提升呢？

2. 颛孙晨露老师：应该着重一下代码分析与核心复现阶段，且要与现实实际部分相结合。

第三位报告人：周子愉

报告题目：面向RAG应用的幻觉检测工具

点评老师的意见与建议：

1、 李超豪老师：调查一下还有什么其他幻觉检测工具与LettuceDetect进行对比，对于ModernBert的原理理解的不是很清楚，PPT的整体流程清晰，但是流程图格式有所问题，还应该增加完善此幻觉检测的工具。

2、 颛孙晨露老师：应当详细地介绍工程技术相关的问题，对于流程图的画法应该再加强一下，对于RAG技术的讲解还是不够清楚，对于代码的框架部分应该再放一些篇幅进行讲解。

第三组

第一位报告人：秦嘉埙

报告题目：二进制文件静态漏洞检测工具-BinAbsInspector

点评老师的意见与建议：

1、PPT的逻辑可以再严谨一些。

2、可以找一个贯穿全文的实例去讲解每个步骤的概念。

3、研究的工作量还是可以的。

第二位报告人：黎启明

报告题目：leveldb-快速的键值存储数据库

点评老师的意见与建议：

1、 leveldb的关键模块log没有进行着重说明和讲解。

2、数据库各个组件讲解较为零散，需要讲解每个组件存在的意义；

3、设计模式一章选例不够恰当。

第三位报告人：郭咏

报告题目：GraphRAG: 融合知识图谱与多Agent的深度问答系统

点评老师的意见与建议：

1、对于Graph的竞品分析选取的维度不是特别好，下次需要修改

2、对许naive_rag_agent的时序图画错了

3、对于社区提取和实体提取讲的不是很清晰，而且对于向量的数据库的介绍没有体现

第四组

第一位报告人：陈震荣

报告题目：基于网络流量实时威胁检测

点评老师的意见与建议：

1、suricata的优势并没有在实验过程中体现出来，结果演示方面，传统方法和suricata的区别是什么？

2、某些细节讲的不清楚，比如检测方法那一块，抓过来的数据是什么样需要讲清楚，hyperscan算法要讲清楚，要检测的数据包、数据交互要搞清楚。

3、在获取报文方面，性能不够高的问题需要关注一下，可以在做进一步了解。模型结合的话可以关注协议解析器，还是要看在哪个层面做。

第二位报告人：黄文媛

报告题目：阅读和复现Zeek（原Bro）开源项目

点评老师的意见与建议：

1、企业李林哲老师总结：对Zeek框架理解透彻，体系结构、性能因素和策略脚本都讲解到位。实际配置演示和二次开发的数据分析尝试尤其值得肯定。

2、企业李林哲老师建议：后续可结合具体攻击场景来展示分析，并深入讲解其协议解析、事件引擎的实现机制，这对理解其核心技术会更有帮助。

3、企业李林哲老师对所提问题的解答：关于加密流量检测，工业界目前更依赖具有明确解释性的技术；系统性能的关键在于留存数据的检索与挖掘效率，而非单机处理能力。

4、杨建业老师建议：细化分析讲解捕获原始流量之后如何将流量转化为事件的过程，可以从原理或实例入手。

第五组

第一位报告人：王柏涛

报告题目：EchoRAG

点评老师的意见与建议：

1、GraphRAG 需深挖图谱优势，明确两轮构建是否均用大模型，修复现有代码可能存在的问题。

2、汇报应侧重工程实践，减少科研内容，结合社会现实需求，契合演武堂定位。

3、依演武堂模板，补充框架图、流程图等，明确函数输入输出，贴合评分标准。

4、增加工程化思考，分析实际应用问题与落地方法，强化项目实用落地性。

第二位报告人：彭泽林

报告题目：LLaVA：大语言和视觉助手

点评老师的意见与建议：

1、源码分析部分应清晰呈现代码修改所涉及的交互逻辑与执行流程，突出关键代码块的变更机制及其对系统行为的影响，以体现对程序内在结构的深入理解。

2、实验环境配置需详尽列明软硬件平台、依赖库版本、工具链及参数设置等要素，确保实验具备可复现性与结果可验证性

第三位报告人：许刚

报告题目：SQLBot:智能问数系统

点评老师的意见与建议：

1、对于术语映射、多表关联、错误处理等核心难点，仍需验证所生成SQL的准确性与可靠性，以确保满足复杂的查询场景。

2、后续应从模型理解力、多表查询精度、错误反馈机制及多数据库兼容性这几个方面来思考如何进行改进。

3、实际应用需重点评估高并发与复杂查询下的效率与稳定性，以验证其工程可行性。

第六组

第一位报告人：周锦铭

报告题目：AIGC_text_detector：人工智能生成文本的多尺度正未标记检测

点评老师的意见与建议：

1、多说明这个创新点的多尺度表现在哪里，结合数据集与文章多分析。

2、若跑通代码，项目源码框架应该结合数据集分析，各部分流程的核心代码演示，对实验结果进行分析介绍。

3、多集中于能落实地展现项目产品的工作，注重分析与展示产品的实现与功能。

4、在文本数据增强，如果进行数据增强，如随机删除等操作，是否会影响一个句子的判别，先验概率是否要做调整，还需诸多考虑。

第二位报告人：张莹

报告题目：PrivPkt: 隐私保护协作加密流量分类工具

点评老师的意见与建议：

1、在选题方面，有概念混淆：梯度和流量，且该论文最终并没有经过评审有以及认证。

2、虽然在该ppt讲述了联邦学习的框架，但是没有具体去验证。

3、该项目可以有更优轻量化方案，需持续改进。

第三位报告人：麦梓健

报告题目：Supershell：基于反向SSH隧道的 C2 远控平台

点评老师的意见与建议：

1、该项目一般是有小团队三四个人来进行操作的，用于渗透测试做实验，不会出现管理员临时授权第三方操作特定被控端这样的需求，也很少会出现被控端可能处于严格限流或间歇性断网环境这样的情况。

2、PPT逻辑清晰，项目完成度好，但是PPT有些页面布局不好，动画出现会把关键信息掩盖，排版不好，需要改进。

第七组

第一位报告人：张济民

报告题目：基于Python的简易HTTP蜜罐

点评老师的意见与建议：

1、可以增加一下域名或者证书，从而提高可信度，更加真实

2、对于一些仿真的页面，可以增加一些样式，交互性

3、可以提供一些诱饵的路径，增加一些会话状态，cookie等，攻击分析可以引入ai的api来进行分析。

4、代码讲解部分可以增加一下项目的整体架构，以及代码的类图，在展望部分可以加入一些具体可以实现的步骤

第二位报告人：潘子睿

报告题目：TinyLLM：小参数量中文大模型

点评老师的意见与建议：

1. 企业通常关注的可持续性指标会有:经济性，数据法律合规性，社区活跃性，模型的性能和可迁移性，能耗与环境的影响。

2. 企业设计中对于架构设计要重视模块化，便于拓展和维护；风险控制要确定数据隔离和访问控制，必须保留人工干预预防突发情况；此处的轻量模型适合客服系统，适合定制化微调。

3. 讲解时长有些短，训练内容不够充分。应该把模型结构细节展示出来。模型中的参数及解码器个数对于大模型很关键，需要具体介绍。

4.介绍的Token在执行过程中是怎么处理的，可以对细节详细展开说，例如函数和对象部分。

第三位报告人：黄熙桐

报告题目：Tiny-GraphRag:基于知识图谱的检索增强生成系统

点评老师的意见与建议：

1. 项目视频演示可以多注重不同模式下查询的性能比较，而不是单单比较一方面，汇报可以多注重讲解代码细节部分。

2. 项目汇报应该更多注重知识图谱方面，而不是GraphRag。

3. 项目汇报可以尝试自己往模型添加模块上去。

   至此，本期演武堂圆满结束。

整理：骆俊杰  戴楠俊 孙维政 田梓汎 卫凯峰 王烨 梁唯新

校对：王乐老师 鲁辉老师

责任编辑：鲁辉老师