团队现有教授2人、副教授1人、讲师3人，在读研究生60人，其中博士研究生6人。围绕信息安全和人工智能安全、智能感知与信息处理、人工智能交叉应用技术等三个方向开展研究工作，先后主持国家自然科学基金3项，安徽省自然科学基金4项，横向项目6项，以第一/通讯作者身份在IEEE TIFS，IEEE TWC，IEEE TVT等期刊发表论文100余篇。
团队成员
| 张爱清，博士、教授、博士生导师、安徽省领军人才特聘教授、安徽省优青，大数据安全和隐私计算专委会常务委员，主要从事网络与信息安全领域相关研究，主持国家级项目2项，省部级项目3项。以第一/通讯作者在TIFS等期刊发表学术论文40余篇, 授权发明专利30余项，其中多项专利转让。 联系方式：aqzhang2006@163.com; 办公地址：物电学院111研究室 |
| 冯友宏，博士、教授、博士生导师，安徽省江淮英才(省特支计划A类)，安徽省青年拔尖人才,智能照明委员会主任委员。主要从事智能通信和安全通信，以及物联网开发领域相关研究，主持国自然面上1项，省部级项目3项，横向项目8项。以第一/通讯作者在TWC，TIFS等发表论文40余篇,授权发明专利30余项。 联系方式：yhfeng@ahnu.edu.cn; 办公地址：物电学院109研究室 |
| 叶新荣，博士、副教授、硕士生导师。主要从事无线通信中的信号处理相关研究，包括毫米波通信、索引调制技术及卫星互联网通信，主持省部级项目和横向项目各1项，参与国家级项目2项。以第一作者发表学术论文10余篇，授权发明专利10余项，其中多项专利转让。 联系方式：yaya_ye@126.com; 办公地址：物电学院107研究室 |
| 许晨晨，讲师，2024年毕业于浙江大学，获工学博士学位。主要从事人工智能交叉应用研究，包括智能服务机器人视觉感知、医疗数据智能处理。以第一作者在TPAMI、CVPR、IJCAI等CCF A类期刊与顶会发表论文多篇。参与浙江省尖兵领雁重点研发攻关、阿里巴巴创新AIR项目，所研究内容告知布局自动生成技术已应用于天猫等电商平台。 联系方式：xuchenchen@zju.edu.cn; 办公地址：物电学院117研究室 |
| 李贺举，讲师，硕士生导师，2025年毕业于同济大学，获工 学博士学位。主要从事无线通信及分布式协同学习研究，参与国家自然科学基金、重点研发计划等多项国家级项目，以第一/通讯作者在 TWC，TCCN等SCI期刊及领域旗舰会议发表学术论文10余篇。 联系方式：hjl2025@ahnu.edu.cn; 办公地址：物电学院312研究室 |
| 张然，讲师，2022年毕业于北京邮电大学，获工学博士学位。主要从 事毫米波通信、智能反射面及通感一体化等方面的研究，主持省部级项目1项，厅局级项目2项。以第一/通信作者发表学术论文10余篇，授权国际国内发明专利5项。 联系方式：zhrpeace@ahnu.edu.cn ; 办公地址：物电学院505研究室 |
团队研究方向
1.信息安全和人工智能安全
面向网络与信息安和人工智能安全国家战略需求，结合密码技术和分布式机器学习技术，针对人工智能典型应用领域，构建面向数据隐私泄露、模型投毒与推理操控等关键风险的安全强化机制，设计可部署、可验证的高可靠智能系统。该方向已发表的部分成果如下：
[1]Fangjie Hu, Aiqing Zhang*, Xiaoming Liu, Meng Li, DamPa: Dynamic adaptive model poisoning attack in federated learning, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 20, pp. 12215-12230, 2025.
[2]Yong Wang, Aiqing Zhang*, Shu Wu, Shui Yu, VOSA: Verifiable and oblivious secure aggregation for privacy-preserving federated learning, IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, vol. 20, no.5, pp.3601-3616，2023.
[3]Heju Li, Rui Wang, Jun Wu, Wei Zhang and Ismael Soto. Reconfigurable Intelligent Surface Empowered Federated Edge Learning with Statistical CSI, IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 23, no. 6, pp. 6595-6608, June 2024.
2.智能感知与信息处理
面向低空应用需求和通感算智一体化场景，基于强化学习自适应资源分配与波束成形设计，实现无人机最优轨迹与高效通信；基于分布式通感框架，协同完成环境感知与智能决策，满足人工智能典型应用领域信息安全与高效传输需求。该方向已发表的部分成果如下：
[1]Youhong Feng, Longzhu Xu, Qiang Li, Shihao Yan, Hong Wang and Derrick Wing Kwan Ng. Transmit Rate Enhancement for STAR-RIS-Assisted Uplink NOMA, IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 74, no. 5, pp. 7651-7665, May 2025.
[2]Youhong Feng, Xiaowen Zhu, Nan Yang, Shihao Yan and Hong Wang. Secure Performance of STAR-RIS Assisted NOMA System with Channel Correlation and Imperfect SIC, IEEE Transactions on Vehicular Technology, doi: 10.1109/TVT.2025.
[3]Youhong Feng, Shihao Yan, Chenxi Liu, Zhen Yang, and Nan Yang. Two-stage relay selection for enhancing physical layer security in NOMA, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 14, no. 6, pp. 1670-1683, 2019.
3.人工智能交叉应用技术
面向智能创意设计、机器人视觉感知与医学影像分析的关键需求，结合深度学习与跨领域应用技术，探索能够实现内容感知图形布局自动生成、智能服务机器人视觉理解及癌症病灶精准分割与检测的算法与系统。该方向已发表的部分成果如下：
[1]Chenchen Xu, Min Zhou, Tiezheng Ge, Weiwei Xu. GAN-Based Domain Adaptation for Image-Aware Layout Generation in Advertising Poster Design. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2026, 184–201.
[2]Chenchen Xu, Min Zhou, Tiezheng Ge, Yuning Jiang, Weiwei Xu. Unsupervised domain adaption with pixel-level discriminator for image-aware layout generation. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2023, 10114–10123.
[3]Min Zhou*, Chenchen Xu*, Ye Ma, Tiezheng Ge, Yuning Jiang, Weiwei Xu. Composition-aware graphic layout GAN for visual-textual presentation designs. International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI), 2022, 4995–5001.
团队代表成果
1. 考虑联邦学习分布式的特点，提出了一种全新的动态自适应模型投毒攻击机制，将恶意参数的生成过程，建模为一个“约束多目标优化问题”。该攻击不仅能轻松绕过目前最先进的防御机制，还能将AI模型的预测能力降低至“随机猜测”水平，为联邦学习的安全性敲响了警钟。[IEEE TIFS, vol.20, 2025]
2. 考虑为异构需求的多用户提供传输服务，提出利用智能反射面辅助NOMA的传输策略，构建服务质量需求和能量限制等条件下的最佳传输方案，开发一种全新高效的优化求解协议。该方案传输性能远优于传统正交传输模式；且随着智能反射面数目增加，算法复杂度优势更加明显。[IEEE TVT, vol.74, 2025]
3. 针对广告海报传统自动化排版忽视图像内容的问题，构建大规模海报布局数据集并创新设计PDA-GAN模型，该模型通过像素级判别器消除域差异，可根据产品图像自动生成内容感知图形布局。实验证明该模型可达到最优性能，并已在阿里巴巴、淘宝、天猫、淘点点等平台应用。[IEEE TPAMI, vol.48, 2026]
研究生培养情况
在读研究生
博士生：嵇文（2024级），胡方杰（2025级），王家琦（2025级），张玉峰（2023级），鲁程（2024级），崔婷玉（2024级）
硕士生：2023级：吴薇，夏天宝，郭丽影，黄雨婷，黎建敏，朱家欢（学硕），路汪妹，张志杨，霍雅娜，陈后杰
2024级：潘园春（学硕），王艳，吴可嘉，刘达，王亚洲，张天自，王宝，龚放（学硕），吴承路（学硕），卢志毅，田云，钱莹（学硕），宋薇，陈文豪，杜永成，李建锋，薛征，杨晨
2025级：李馨（学硕），孙恒，王瑾，潘宇豪，彭子豪，秦浩杰，张欣（学硕），孟欣，姜伟，吴心愉，朱勇祥，黄鸣皓，王子明，黄康，曹骏，吴浩然，金琪，方昊天，俞天玮（学硕）， 陶睿（学硕），汪思，吴佳怡，余周迅，王杰，张凯文，沈建涛
团队每年拟招收物理学博士生2~3名，硕士生24-27名。
联系方式：请见团队成员个人简介
