研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)(深度學(xué)習(xí))的惡意代碼檢測、威脅流量分析、加密流量識別等應(yīng)用，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)安全機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)平臺，解決機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)集質(zhì)量不高、人工標(biāo)注效率低、模型評估難等問題

研究網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的自然語言處理機(jī)制，重點關(guān)注威脅情報領(lǐng)域的智能分詞、實體識別、關(guān)系抽取、文本分類、關(guān)鍵詞提取、自動摘要等文本處理能力，構(gòu)建威脅情報處理分析平臺，解決大規(guī)模海量威脅情報分析效率低、事件追蹤困難等問題。

研究網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的知識圖譜構(gòu)建機(jī)制，重點關(guān)注知識表示、知識抽取、知識融合、知識推理、知識檢索和分析等技術(shù)，開發(fā)安全知識圖譜應(yīng)用系統(tǒng)，解決網(wǎng)絡(luò)安全知識發(fā)現(xiàn)自動化、安全知識匹配效率與抽取準(zhǔn)確率平衡、安全知識可信性、安全知識使用復(fù)雜等問題。

研究對抗環(huán)境下的機(jī)器學(xué)習(xí)脆弱性、對抗攻擊及對抗防御機(jī)制，重點關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、模型、算法面臨的安全攻擊及防御技術(shù)，構(gòu)建面向網(wǎng)絡(luò)安全的機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估平臺，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的魯棒性，降低機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的自身安全風(fēng)險。

研究大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域的隱私保護(hù)機(jī)制，重點關(guān)注差分隱私、安全多方計算、同態(tài)加密、可信計算等關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建隱私保護(hù)的網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)用，解決數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)保密性、完整性、可用性之間的矛盾，降低隱私計算應(yīng)用落地的難度。