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方勇

日期:2021-01-22                   來源:                   作者:               關注:次

專業(yè) 研究方向
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方勇

博士,教授,博士生導師

專業(yè):網(wǎng)絡空間安全

研究方向:網(wǎng)絡對抗技術

Emailyfang@scu.edu.cn

電話:028-85402720

學習和工作簡歷

1993年、2010年在永利yl23411官網(wǎng)先后獲理學碩士和博士學位。科技部、教育部科技項目及科學技術獎勵評審專家,四川省科技項目評審專家。

多年致力于網(wǎng)絡信息安全方面的科學研究和人才培養(yǎng),目前主要從事網(wǎng)絡信息安全及信息對抗方向的理論與應用研究。

科研及獲獎

方勇教授長期從事通信與網(wǎng)絡信息系統(tǒng)安全、網(wǎng)絡信息對抗技術的應用研究和技術開發(fā),作為項目負責人承擔并完成了國家自然科學基金、國家863計劃及其它省部級縱向科研計劃項目20余項,其科研成果獲國家部委科技進步二等獎一項、成都市科技進步一等獎一項。在信息對抗技術研究與應用中取得顯著成果。

代表性論文專著

近年完成專著和教材4本,在信息系統(tǒng)安全研究領域公開發(fā)表學術論文50余篇,其中SCI/EI檢索論文10余篇,代表性論文著作有:

(1) 王禎學、方勇、劉亮、張磊、周安民、歐曉聰,網(wǎng)絡安全風險評估與控制理論(第二版),科學出版社,2021.1

(2) 方勇,劉嘉勇等,信息系統(tǒng)安全理論與技術(“十一五”國家級規(guī)劃教材),高等教育出版社,2008.3

(3) 方勇,劉嘉勇,信息系統(tǒng)安全導論, 電子工業(yè)出版社,2003.4

(4) Fang Y, Wang C, Fang Z, et al. LMTracker: Lateral Movement Path Detection based on Heterogeneous Graph Embedding[J]. Neurocomputing, 2021.

(5) Fang Y, Yang S, Zhao B, et al. Cyberbullying detection in social networks using Bi-gru with self-attention mechanism[J]. Information, 2021, 12(4): 171.

(6)  Fang Y, Xie M, Huang C. PBDT: Python Backdoor Detection Model Based on Combined Features[J]. Security and Communication Networks, 2021.

(7)  Fang Y, Zhou X, Huang C. Effective method for detecting malicious PowerShell scripts based on hybrid features☆[J]. Neurocomputing, 2021, 448: 30-39.

(8)  Fang Y, Zhang Y, Huang C. CyberEyes: Cybersecurity Entity Recognition Model Based on Graph Convolutional Network[J]. The Computer Journal, 2021, 64(8): 1215-1225.

(9)  Liu Z, Fang Y, Huang C, et al. GraphXSS: An Efficient XSS Payload Detection Approach Based on Graph Convolutional Network[J]. Computers & Security, 2021: 102597.

(10)  Fang Y, Gao J, Liu Z, et al. Detecting cyber threat event from twitter using IDCNN and BILSTM[J]. Applied Sciences, 2020, 10(17): 5922.

(11)  Fang Y, Huang C, Su Y, et al. Detecting malicious JavaScript code based on semantic analysis[J]. Computers & Security, 2020, 93: 101764.

(12)  Fang Y, Liu Y, Huang C, et al. FastEmbed: Predicting vulnerability exploitation possibility based on ensemble machine learning algorithm[J]. Plos one, 2020, 15(2): e0228439.

(13)  Fang Y, Zhao C, Huang C, et al. SankeyVis: Visualizing active relationship from emails based on multiple dimensions and topic classification methods[J]. Forensic Science International: Digital Investigation, 2020, 35: 300981.

(14)  Fang Y, Xu Y, Jia P, et al. Providing Email Privacy by Preventing Webmail from Loading Malicious XSS Payloads[J]. Applied Sciences, 2020, 10(13): 4425.

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