号外号外！刚接到通知：新增一个学术学位的博士名额,欢迎有志青年加入团队！ 团队长期深耕联邦学习、AI安全与隐私计算交叉前沿，拥有充足 A100/H100 算力集群，近五年在 S&P、NeurIPS、ICML、CCS 等 CCF A 类顶会产出多篇一作成果，配套完善的论文指导、国际会议出差、科研奖励体系，支持学生独立开展完整科研课题，适配计划长期从事联邦学习、AI安全、隐私保护学术研究的同学。 研究方向 1.联邦学习分布式建模 跨设备联邦训练、异构联邦优化、联邦大模型、低通信联邦算法、纵向联邦对齐等。 2.AI安全与攻防防御 模型后门攻击、对抗样本防御、大模型隐私泄露防护、生成式AI安全检测等。 申请要求有所降低，流程相对简单。 成长空间大，与业界联系紧密，就业前景非常好。 方向主要是人工智能及其交叉方向。 欢迎对联邦学习、AI安全、隐私计算感兴趣的优秀同学来信深度交流。 #博士招生 #南京大学 #计算机博士 #学术博士 #联邦学习 #AI安全 #网络安全 #深度学习