基本情况

刘功申,博士,上海交通大学网络空间安全学院教授、博士生导师。


研究领域

人工智能安全、自然语言理解、内容安全、恶意代码防范等。


教育背景

2003年7 博士,上海交通大学

2000年1 硕士,山东大学

1997年7 学士,山东大学


科研项目

主持了3项国家自然科学基金项目,1项“十二五”重大专项子课题,1项科技委专项(原H863项目),正在主持1个与“东方头条”的校企联合实验室项目以及若干企业合作项目。作为主要技术核心人员,参与“信息内容分析技术国家工程实验室”建设项目、973项目、自然基金重点项目、“十三五”国家科技攻关计划项目等10多项。


论文发表

  1. 李珮玄,黄土,罗书卿,宋佳鑫 & 刘功申.(2025).深度学习模型版权保护技术研究综述.信息安全学报,10(01),17-35.DOI:10.19363/J.cnki.cn10-1380/tn.2025.01.02.
  2. Gao, Dehong,Song, Duanxiao,Shen, Guangyuan, et al.FedSTS: A Stratified Client Selection Framework for Consistently Fast Federated Learning[J].IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS,2024,.DOI:10.1109/TNNLS.2024.3438843.
  3. 鞠天杰,刘功申,张倬胜,.自然语言处理中的探针可解释方法综述[J].计算机学报,2024,47(04):733-758.DOI:10.11897/SP.J.1016.2024.00733.
  4. Cheng, Pengzhou,Hua, Lei,Jiang, Haobin, et al.LSF-IDM: Deep learning-based lightweight semantic fusion intrusion detection model for automotive[J].PEER-TO-PEER NETWORKING AND APPLICATIONS,2024,17(05):2884-2905.DOI:10.1007/s12083-024-01679-x.
  5. Huang, Linqing,Liu, Gongshen.Convolutional Feature Aggregation Network With Self-Supervised Learning and Decision Fusion for SAR Target Recognition[J].IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT,2024,73.DOI:10.1109/TIM.2024.3443349.
  6. 郭建铭,赵彧然,刘功申.用于小样本跨语言文本分类的元对比学习框架[J].网络与信息安全学报,2024,10(03):107-116.DOI:10.11959/j.issn.2096-109x.2024043.
  7. Guo, Jianming,Zhao, Yuran,Liu, Gongshen.Contrastive meta-learning framework for few-shot cross-lingual text classification[J].Chinese Journal of Network and Information Security,2024,10(03):107-116.DOI:10.11959/j.issn.2096-109x.2024043.
  8. Ju, Tian-Jie,Liu, Gong-Shen,Zhang, Zhuo-Sheng, et al.A Review of Probe Interpretable Methods in Natural Language Processing[J].Jisuanji Xuebao/Chinese Journal of Computers,2024,47(04):733-758.DOI:10.11897/SP.J.1016.2024.00733.
  9. 袁晨,张月国,刘功申.高校网络安全实战型人才培养的实践与探索[J].工业信息安全,2024,(03):6-13.
  10. Zhao, Yuran,Xue, Tang,Liu, Gongshen.Research on the robustness of neural machine translation systems in word order perturbation[J].Chinese Journal of Network and Information Security,2023,9(05):139-149.DOI:10.11959/j.issn.2096-109x.2023078.
  11. 赵彧然,薛傥,刘功申.基于词序扰动的神经机器翻译模型鲁棒性研究[J].网络与信息安全学报,2023,9(05):138-149.DOI:10.11959/j.issn.2096-109x.2023078.
  12. Cheng, Pengzhou,Han, Mu,Liu, Gongshen.DESC-IDS: Towards an efficient real-time automotive intrusion detection system based on deep evolving stream clustering[J].FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ESCIENCE,2023,140:266-281.DOI:10.1016/j.future.2022.10.020.