中文主页 | Notion

韩东岐，北京邮电大学特聘副研究员。2024年6月博士毕业于清华大学网络研究院（导师为王之梁副教授），清华大学网络研究院优秀毕业生。曾获国家公派留学资格在新加坡南洋理工大学刘杨教授课题组联合培养。主要研究方向为态势感知、可信AI和网络安全，在CCS、NDSS、JSAC、TIFS等网络及安全领域国际期刊和会议上发表论文十余篇，申请发明专利十项，相关研究获得IRTF应用网络研究奖。作为主要人员参与了重点研发、国网、阿里、奇安信等项目。

<aside> <img src="/icons/fire_red.svg" alt="/icons/fire_red.svg" width="40px" /> 招生信息 [官网主页]

课题组经费充足，氛围良好，和国内外多所高校和企业有合作关系，欢迎有意从事相关科研的同学邮箱联系！

招收25年硕士研究生~~（含24年9月推免）~~
招收本科实习生（高年级优先、网安/计算机/通信专业优先），指导大创/雏雁/信安竞赛等科研创新项目 </aside>

🔬 研究兴趣

**异常检测与态势感知：**利用大数据和人工智能方法对网络空间中流量、日志、事件等海量多源异构数据进行分析，从中识别与分析特定行为、异常数据和攻击威胁
可信AI赋能网络安全：利用可信AI理论分析和提升多种网络安全应用中智能算法的可信性和可靠性，解决智能算法在安全实践中的痛点问题，实现内生安全的智能监测与防御
网络测量与安全分析：针对网络空间中多种协议、架构和设备进行测量与测绘，深入分析网络空间行为特征和潜在安全风险，支撑网络安全策略优化和体系构建

📖 教育背景

[2019/09/01 — 2024/07/01] 工学博士，清华大学，中国北京
[2022/10/01 — 2023/10/01] 国家公派联合培养博士，南洋理工大学，新加坡
[2015/09/01 — 2019/07/01] 理学学士，吉林大学，中国长春

💼 工作经历

[2024/07/10 — 至今] 特聘副研究员，北京邮电大学，中国北京
[2022/06/01 — 2024/07/01] 研究实习，阿里云，中国北京
[2021/06/01 — 2022/05/01] 研究实习，奇安信技术研究院，中国北京

📝 代表成果

<aside> <img src="/icons/document_purple.svg" alt="/icons/document_purple.svg" width="40px" /> [CCS’24] Rules Refine the Riddle: Global Explanation for Deep Learning-Based Anomaly Detection in Security Applications

👤 Dongqi Han, Zhiliang Wang, Ruitao Feng, Minghui Jin, Wenqi Chen, Kai Wang, Su Wang, Jiahai Yang, Xingang Shi, Xia Yin, Yang Liu

Acceptance rate: 331/1964 = 16.9%
Artifact Evaluation: 🏅Available; 🏅Evaluated-Reusable; 🏅Results Reproduced
🏆Distinguished Artifact Awards! [Link]
[Code][Paper][Slides][Talk][Cite] </aside>

<aside> <img src="/icons/document_purple.svg" alt="/icons/document_purple.svg" width="40px" /> [NDSS’23] Anomaly Detection in the Open World: Normality Shift Detection, Explanation, and Adaptation

👤 Dongqi Han, Zhiliang Wang, Wenqi Chen, Kai Wang, Rui Yu, Su Wang, Han Zhang, Minghui Jin, Jiahai Yang, Xingang Shi, Xia Yin

🏆IRTF Applied Networking Research Prize! [Link]
Acceptance rate: 58/398=14.5%
[Code][Paper][Slides][Talk][Cite] </aside>

<aside> <img src="/icons/document_purple.svg" alt="/icons/document_purple.svg" width="40px" /> [CCS’21] DeepAID: Interpreting and Improving Deep Learning-based Anomaly Detection in Security Applications

👤 Dongqi Han, Zhiliang Wang, Wenqi Chen, Ying Zhong, Su Wang, Han Zhang, Jiahai Yang, Xingang Shi, Xia Yin

Acceptance rate: 65/315=20.6%
[Code][Paper][Cite] </aside>

<aside> <img src="/icons/book_purple.svg" alt="/icons/book_purple.svg" width="40px" /> [JSAC’21] Evaluating and Improving Adversarial Robustness of Machine Learning-Based Network Intrusion Detectors

👤 Dongqi Han, Zhiliang Wang, Ying Zhong, Wenqi Chen, Jiahai Yang, Shuqiang Lu, Xingang Shi, Xia Yin

[Code][Paper][Cite] </aside>