第217期方班学术研讨厅成功举办
2026 年3月18日 18:00-21:30，第217期方班学术研讨厅在黄埔研究生院B2栋成功举办。广州大学网络空间安全学院名誉院长方滨兴老师，主点评吴世忠老师，黄兴忠老师，周万雷老师，孙凝晖老师，李建新老师，王文敏老师。副点评陈艳利老师，吴昊天老师，唐可可老师，张帆老师，欧阳典老师，张登辉老师，张鹏老师全程参与了课堂的教学，并对同学们的报告逐一进行了指导点评。同时参与的还有网络空间安全学院的部分老师，广州大学方班八期的全体学生。本次研讨厅分为七个小组进行。第一组汇报的同学有黄志豪、匡宇涛、李奇恒、李小鑫；第二组汇报的同学有陈禹辰、楚文龙、党广源、李逛；第三组汇报的同学有林江山、刘张裕、孙业铖、吴华昆；第四组汇报的同学有钟彧、胡政、香俊杰、李路路；第五组汇报的同学有方嘉嘉、孙维政、陈梓铭、王柏涛；第六组汇报的同学有江宇、吴俊霖、郭子晖、陈英杰；第七组汇报的同学有黄骏、石东东、李靖韬、吴杰霖。
第一组
第一位报告人：【黄志豪】
报告题目：【更快更好：通过优化的覆盖定义分析检测基于 Linux 的物联网固件中的漏洞】
点评老师的意见与建议：
1、本次研究选用的核心探究方法贴合选题定位，突破了同类研究单一分析的短板，结合多维度数据交叉验证，逻辑闭环更严谨，适配研究核心问题的破解需求。
2、方法样本选取范围偏窄，仅覆盖单一群体/场景，外部效度不足，难以全面推广结论，后续需扩大样本边界，补充不同维度的对照数据完善论证。
3、创新性引入细分分析模块，优化了传统方法的流程漏洞，提升了数据处理效率与结果精准度，为该领域后续同类课题的方法选用提供了参考思路。
第二位报告人:【匡宇涛】
报告题目：【异构边缘计算下可配置可靠性的安全联邦学习研究】
点评老师的意见与建议：
1、拓展实验场景，补充协同投毒、侧信道等复杂攻击测试，验证大规模边缘实际部署性能。
2、提升方案通用性，适配文本、时序等非图像数据类型及不同网络结构。
3、优化参数机制，设计关键参数动态调整策略，增强不同环境的适配性。
第三位报告人：【李奇恒】
报告题目：【AdaptiveShield：去中心化联邦学习中投毒攻击的动态防御】
点评老师的意见与建议：
1、对现有方案部分之后的过渡不太能衔接上。提出的三个问题与现有方案存在的问题不够贴合，如隐私保护局限在现有工作中未提到。
2、对现有工作及未来工作的发展推演可以做个文献思维导图，以便更好地展示相关技术和方向的发展。
第四位报告人：【李小鑫】
报告题目：【TraDE：动态环境下基于“网络”和“流量”感知的微服务自适应调度】
点评老师的意见与建议：
1、双向流量为什么只进行了单向计算
2、动态容器部署流程应该着重讲解
3、后续对算法性的论文应该以解决某一类问题为核心点关联全文
4、在后续ppt制作中应该强调论文的背景，将问题讲明白。
第二组
第一位报告人：【陈禹辰】
报告题目：【联盟链中的一种运动目标DDoS防御方法】
点评老师的意见与建议：
1、论文整体对攻击者的定义过于绝对，但在实际场景中攻击者的目的应该是去获取更多的节点而不是高价值的节点，方法需要进行优化。
2、PPT整体制作中使用了比较多的缩写如MTD，DQN等，但是并没有去详细介绍这些缩写，应该用话术或者文字在缩写第一次出现时进行解释。
3、论文整体汇报比较完整，PPT做的较好有具体的流程图和对应的动画，方法讲解比较完整，逻辑通顺。
第二位报告人：【楚文龙】
报告题目：【穿透敌意：通过跨合约分析检测去中心化金融协议漏洞】
点评老师的意见与建议：
1、对文章进行总结，并分析其优势与亮点。
2、有效的数据路径是如何精准获取的，为什么要使用符号执行栈？
3、汇报里要多一些思辨性内容，可以按照先讲清楚问题，再提出方案，具体说明设计逻辑的顺序进行汇报。
第三位报告人：【党广源】
报告题目：【LLMGraph：基于大语言模型和图卷积网络的边缘网络无标签 APT检测】
点评老师的意见与建议：
1、本文的日志是怎么分块的，用了什么分块方法。
2、本文的方法可以防御类似零日漏洞吗，作者是怎么实现的。
3、讲解的过程要根据本文的三个痛点来进行，更有逻辑性。
第四位报告人：【李逛】
报告题目：【联邦小样本类增量学习】
点评老师的意见与建议：
1、文章的方法各个模块讲的很清楚，但整体没有串起来。
2、论文虽然提出了联邦小样本增量学习这个概念，但文章的方法比较受限，现实中效果可能不是太好。
第三组
第一位报告人：【林江山】
报告题目：【基于节点-子图对比学习、动态领域建模的图欺诈检测】
提问老师意见：
1、研究背景是金融领域，但未明确说明研究的具体输入要素，需进一步细化界定。
2、未清晰分辨面向金融场景的输出成果，需明确产出形式与核心价值指向。
3、研究整体逻辑流程需要加强，需梳理各环节关联，强化逻辑连贯性与清晰度。
第二位报告人：【刘张裕】
报告题目：【PEIRCE: 通过 LLM 驱动的神经符号精炼统一实质与形式推理】
点评老师的意见与建议：
1、演讲建议明确具体应用场景和前置实际案例来直观体现研究价值。同时，论述时应聚焦于所解决的具体小问题，避免表述宏大空泛。
2、讲解基础转化过程时，复杂量词逻辑容易造成推理跨度过大，改用简单命题逻辑的例子，有助于更好贴合讲解需求和降低理解门槛。
3、融合实质与形式推理的研究初衷极具价值，建议替换现有简单案例，引入如医疗、金融等多步骤的复杂实际案例。
4、整体表述清晰，但选题偏向演示类而非技术类论文，创新度与可深挖的核心内容相对不足。
第三位报告人：【孙业铖】
报告题目：【CENSOR:基于正交子空间贝叶斯采样的梯度反演防御】
点评老师的意见与建议：
1、在讲论文的时候，不仅要让听众觉得明白，还要让听众有点疑问的感觉
2、在纲领性的问题上讲的还可以，但是没有深入文章，例如为什么要采用正交子空间，而不是别的子空间，不是平行的方法，这都是值得去思考的
3、只用很短的时间去讲文章，很难把文章讲清楚，同时也漏掉了很多细节内容，而这些细节性内容是理解文章所必须的，那听众其实并不会对这个文章很了解。
第四位报告人：【吴华昆】
报告题目：【面向边缘设备的硬件感知图神经网络自动化设计】
点评老师的意见与建议：
1、图神经网络部署到边缘设备上的意义？能够应用到哪些场景中？
2、为什么这种做硬件感知的图神经网络架构搜索也用Cora和Citeseer这种通用的数据集
3、为什么图数据要放到边缘设备上？
4、在图神经网络架构搜索上实现了硬件感知，那这种方式能不能推广到通用的神经架构搜索中？
第四组
第一位报告人：【钟彧】
报告题目：【MRCGCN：基于多层次资源关联图学习的网站指纹攻击检测】
点评老师的意见与建议：
1、对指纹攻击的背景需要讲解一下。
2、对文章图核函数部分理解不透彻，没有解析清楚文章框架图的第三部分。
3、对为什么使用双通道图来进行处理这部分需要理解和讲述清楚。
第二位报告人：【胡政】
报告题目：【SyCCL：利用对称性实现高效集体通信调度】
点评老师的意见与建议：
1、对论文那些没必要的过于详细的部分去掉，详细讲解论文的核心的思想，方便大家理解。
2、集合通信解决了目前计算和通信越来越密集的面临的搜索空间爆炸和合成准确和效率之间的问题。
3、对于论文的基于对称性剪枝优化通信的方法，可以考虑适配到国产GPU上去。
第三位报告人：【香俊杰】
报告题目：【利用扩散模型频谱遗传特性实现图像版权保护】
点评老师的意见与建议：
1、整个报告讲的还是挺清楚的，但是对于文章的逻辑没有讲清楚，如果从方法的根本出发来讲解会更好。
2、面对一个方法，需要想清楚这个方法的特性，为什么使用这个方法而不是用那个方法，这样才会对论文有进一步的理解。
第四位报告人：【李路路】
报告题目：【AIGI-Holmes：通过多模态大型语言模型实现可解释和可推广的AI生成图像检测】
点评老师的意见与建议：
1、论文细节讲的太多了，但是要注重论文的整体逻辑，要讲出论文的的动机以及核心创新点，要有思辨。
2、当前AI生成图像高度逼真、真伪难辨，且主流生成技术基于扩散模型，可深入解析其原理并据此构建针对性的AI图像检测模型。
3、本文构建的数据集中纳入了大量含人类生理缺陷的AI生成图像，这可能导致真实存在生理缺陷的人体图像被误判为AI生成图像，该问题需予以审慎考量。
方老师点评：
1、本文AIGI检测模型推理采用固定三分支融合权重，适配性不足，是否可设计自适应权重融合策略以提升泛化性能？
2、作者以BLEU/ROUGE为评价指标，是否会使模型偏向参考答案，而忽略 AI 图像的伪造细节？
3、作者为赋予AIGI检测模型可解释性，在数据集构建中过度使用提示词模板，易使模型出现为解释而解释的问题。
4、作者的全部实验均基于自建数据集开展训练与验证，该数据集具有较强的领域特定性，需在其他公开的可解释性数据集上进一步验证模型鲁棒性。
第五组
第一位报告人：【方嘉嘉】
报告题目：【Perses：通过可扩展异构性解锁小型LLM的权限提升】
点评老师的意见与建议：
1、实验结果证明了Hint和overseers模块的重要性，而文中却没有提到这两个模块的具体设计方法。
2、文中实验部分提到了p值，p值是在小样本统计中非常重要的，而汇报时没有提到。
3、FreeBSD的介绍放在背景介绍时太过突兀，可以放在实验最开头的时候介绍。
第二位报告人：【孙维政】
报告题目：【SGLang：结构化语言模型程序的高效执行】
点评老师的意见与建议：
1、PPT很有创意，讲解循序渐进，有交互，有举例，可以多讲出更多的技术难点以及原文涉及到的算法
2、PPT很有创意，讲解循序渐进，作者本身的创意不足，应当另加说明
3、PPT很有创意，讲解循序渐进，可以多讲解评估部分。
第三位报告人：【陈梓铭】
报告题目：【DPNM：⼀种用于跨链交易隐私保护的差分隐私公证机制】
点评老师的意见与建议：
1、汇报需放缓语速、在复杂逻辑讲解时适当留白，并统一 PPT 语言风格或做好双语过渡，以提升学术展示效果。
2、需强化 DPNM 的核心创新壁垒，结合跨链实际场景具象化理论概念，明确其在 DPNM 中的应用价值与落地逻辑。
3、需补充技术细节设计依据，强化与 SOTA 方案的实验对比，并结合业务需求深化实验结果解读。
第四位报告人：【王柏涛】
报告题目：【基于细粒度依赖分析与LLM语义恢复的智能合约反编译器优化】
点评老师的意见与建议：
1、汇报详细介绍了反编译器的优化与对下游任务的重要性，但是没能体现该工具一个非常重要的现实性出发点，实际应用价值存疑。
2、汇报没有针对solidity语言的特殊性进行详细说明，结合语言的不同之处会更好的理解汇报，也更好的进行讲解。
3、论文中提示词部分的结构化设置有个更好的方法去进行实验对比，但是文章没有体现，缺乏对比说服力。
第六组
第一位报告人：【江宇】
报告题目：【MixNet：为大规模MoE训练设定的运行时可配置光电架构】
点评老师的意见与建议：
1、该同学本次汇报准备充分，选题前沿，结构完整，能够较清晰地讲述论文的研究背景、系统设计、实验结果与总结思考。对 MixNet 的核心思想、EP 流量特征及性能成本折中关系理解较为到位，体现出较好的论文阅读能力和问题归纳能力。
2、建议后续进一步加强对关键机制和设计取舍的深入分析，提升批判性思考与学术表达水平，总体表现较好。
第二位报告人：【吴俊霖】
报告题目：【InfiniteHBD：利用光电路交换收发器为大语言模型构建数据中心级高带宽域】
点评老师的意见与建议：
1、PPT准确点明了机柜物理边界限制并行规模的痛点，提出的收发器中心化架构实现了通信拓扑与物理布局的有效解耦。
2、目前研究侧重于一维环形拓扑你有没有考虑过别的拓扑，为什么不用树形的呢。
3、这里最好提一下为什么要重点优化allreduce这个通信操作。
第三位报告人：【郭子晖】
报告题目：【ADAMAS:云服务系统中自适应领域感知性能异常检测】
点评老师的意见与建议：
1、优点是和上一次研讨厅做了对比，然后实验部分做了数据高亮，便于看出来哪些是重点。
2、论文的问题是在仿真环境下做实验，但是没有在真实的云环境下做实验。
第四位报告人：【陈英杰】
报告题目：【用于智能配电网的分布式物理层认证与动态软投票】
点评老师的意见与建议：
1、可以围绕网络模型图来讲解。
2、CSI、不是电表给的，而是验证器算出来的，可以讲的更细一点。
3、可以使用边缘-中心模型减少计算开销。
4、电表的算力过于有限，无法加上加密模块，可以放一些真实的图片来讲解。
第七组
第一位报告人：【黄骏】
报告题目：【图结构中位置编码与持续同调方法的融合研究】
点评老师的意见与建议：
1、提问老师：对于论文部分的理解内容有误
2、副点评老师：汇报过程的组织顺序可以进行优化，可以先总体进行概括，分点叙述
3、主点评老师：汇报ppt缺少OOD实验，对于分布内和分布外实验还需进一步学习
第二位报告人：【石东东】
报告题目：【TabPFN：面向表格小数据的基础模型研究】
点评老师的意见与建议：
1、进一步补充模型基本原理，说明其如何借助上下文机制完成表格任务预测。
2、 重点交代合成数据与先验知识的来源，解释模型迁移到新数据集的理论依据。
3、补充说明不同特征维度的统一表示方式，以及输入编码与前向预测流程。
4、在总结中明确模型局限，如分布外数据、文本特征处理和泛化边界等问题。
第三位报告人：【李靖韬】
报告题目：【多智能体强化的交互模式解耦】
点评老师的意见与建议：
1、对于交互模式解耦方法，解耦中在阈值设置以下的所有交互权重都置为0，这样做是否会太激进，可以考虑一个逐渐衰减的动态赋权方法。
2、这篇文章的动机讲述的很清晰，建议把目标函数放在前面讲，这样会使人理解的更清晰。
3、对于on-policy、off-policy、model-based、model-free的基础概念需要更深刻的理解。
方老师点评：
1、对于解耦这个概念的描述，应该举一个更通俗易懂的例子，而不是在本身复杂的理论上进行讲解。
2、对于解耦过程，阈值的选择是非常重要的，可能会存在当前状态下，某一个单位并不重要，但在下一个状态变得非常重要，应该需要一个动态调整机制来适应这种变化。
第四位报告人：【吴杰霖】
报告题目：【视觉语言模型的联邦多模态视觉提示调优】
点评老师的意见与建议：
1、演讲时候不要背对观众，不要一直看着屏幕，要是不是看向观众
2、PPT中的英文缩写要跟下面的听众说清楚是什么意思
整理：叶哲 梁唯新 韦玉娟 任俊 李茂 杨翊 孙维政
校对：王乐老师 鲁辉老师
责任编辑：鲁辉老师
