师资队伍

1、代表性科研项目

[1] 国家自然科学基金青年科学基金项目，模型迭代优化视角下的协作学习隐私保护与综合防御研究，2025.01至2027.12，主持.

[2] 国家重点研发计划项目子课题，服务型制造产品服务系统元服务组件开发，2021.12至2024.11，主持.

[3] 山东省自然科学基金面上项目，面向联邦学习的资源协同调度与数据安全保护研究，2025.01至2027.12，主持.

[4] 山东省自然科学基金青年项目，面向模型协作学习的工业数据安全共享研究，2022.01至2024.12，主持.

[5] 泰山学者工程青年专家，分布式人工智能安全理论与技术，2025.01至2027.12，主持.

[6] 山东省高等学校青年创新团队发展计划，人工智能隐私与安全团队，2023.01至2025.12，主持.

[7] 工业控制技术全国重点实验室开放课题，面向多模态电力监控数据融合的跨主体安全协作技术，2025.01至2026.12，主持.

[8] 企业横向，敏感数据隐私计算系统设计与开发，2023.09至2025.08，103万元，主持.

[9] 工业控制技术全国重点实验室开放课题，工业隐私数据共享，2022.01至2022.12，主持.

[10] 企业横向，2025年电力监控系统告警分析技术研究，2025.09至2025.12，主持.

[11] 51大神吃瓜在线观看官方版-51暗黑吃瓜官网2026最新版V.7.19.9.8 安卓版-糖心系列vlog网科教产融合试点工程重大创新类项目课题，面向大模型智能体生态的多层次安全增强技术，2025.08至2027.07，主持.

[12] 51大神吃瓜在线观看官方版-51暗黑吃瓜官网2026最新版V.7.19.9.8 安卓版-糖心系列vlog网科教产融合试点工程基础研究类项目，信息物理系统异构数据安全利用基础理论与关键技术，2023.01至2024.12，主持.

[13] 国家自然科学基金重大研究计划项目，基于资源弹性预留的工业软件定义网络实时数据跨区域可靠传输研究，2021.01至2023.12，项目骨干.

[14] 山东省重点研发计划项目，石油可信云业务协同与定制化安全关键技术研究，2020.12至2023.11，项目骨干.

[15] 国家重点研发计划项目，工控系统安全主动防御机制及体系研究，2018.07至2021.06，主要参与人.

2、代表性论文

[1] Xin Wang, Yanhan Wang, Ming Yang, Feng Li, Xiaoming Wu, Lisheng Fan, and Shibo He. “FedSiam-DA: Dual-aggregated Federated Learning via Siamese Network for non-IID Data.” IEEE Transactions on Mobile Computing, 24(2): 985-998, 2025.（CCF-A类，中科院1区）

[2] Xin Wang, Hideaki Ishii, Jianping He, and Peng Cheng. “Dynamic Privacy-aware Collaborative Schemes for Average Computation: A Multi-time Reporting Case.” IEEE Trans. on Information Forensics and Security, 16: 3843-3858, 2021.（CCF-A类，中科院1区）

[3] Xin Wang, Daniel E. Quevedo, Dongrun Li, Peng Cheng, Jiming Chen, and Youxian Sun. “Data Security and Privacy for AI-Enabled Smart Manufacturing.” Engineering（中国工程院院刊）, 52: 34-39, 2025.（中科院1区）

[4] Xin Wang, Chongrong Fang, Ming Yang, Xiaoming Wu, Heng Zhang, and Peng Cheng. “Resilient Distributed Classification Learning against Label Flipping Attack: An ADMM-based Approach.” IEEE Internet of Things Journal, 10(17): 15617-15631, 2023.（中科院1区）

[5] Xin Wang, Heng Zhang, Ming Yang, Xiaoming Wu, and Peng Cheng. Privacy-preserving Collaborative Learning: A Scheme Providing Heterogeneous Protection, IEEE Internet of Things Journal, 11(2): 1840-1853, 2024.（中科院1区）

[6] Xin Wang, Hideaki Ishii, Linkang Du, Peng Cheng, and Jiming Chen. “Privacy-preserving Distributed Machine Learning via Local Randomization and ADMM Perturbation.” IEEE Trans. on Signal Processing, 68: 4226-4241, 2020.（中科院1区、CAA-A类）

[7] Xin Wang, Jianping He, Peng Cheng, and Jiming Chen. “Privacy Preserving Collaborative Computing: Heterogeneous Privacy Guarantee and Efficient Incentive Mechanism.” IEEE Trans. on Signal Processing, 67(1): 221-233, 2019.（中科院1区、CAA-A类）

[8] Xin Wang, Jianping He, Peng Cheng, and Jiming Chen. “Differentially Private Maximum Consensus: Design, Analysis and Impossibility Result.” IEEE Trans. on Network Science and Engineering, 6(4): 928-939, 2019. （中科院1区）

[9] Xin Wang, Xiaolong Li, Chensheng Liu, Fazong Wu, Ming Yang, and Xiaoming Wu. “Detection and Localization of False Data Injection Attacks in Power Systems Based on TGRU.” In IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), Vienna, Austria, Oct. 5-8, 2025.（CCF-C类）

[10] Xin Wang, Hideaki Ishii, Linkang Du, Peng Cheng, and Jiming Chen. “Differential Privacy Preserving Distributed Machine Learning.” In 58th IEEE Conference on Decision and Control, Nice, France, Dec. 11-13, 2019.（CAA-A类）

[11] Ming Yang, Dongrun Li, Xin Wang*, Feng Li, Lisheng Fan, Chunxiao Wang, Xiaoming Wu, and Peng Cheng. “FedeCouple: Fine-Grained Balancing of Global-Generalization and Local-Adaptability in Federated Learning.” IEEE Transactions on Mobile Computing, 2025, doi: 10.1109/TMC.2025.3634199.（通讯作者，CCF-A类，中科院1区）

[12] Xiaoming Wu, Teng Liu, Xin Wang*, Ming Yang, and Jiguo Yu. “ADP-VRSGP: Decentralized Learning With Adaptive Differential Privacy via Variance-Reduced Stochastic Gradient Push.” IEEE Internet of Things Journal, 12(24): 55794-55809, 2025.（通讯作者，中科院1区）

[13] Heng Zhang, Yuan Gao, Xin Wang*, Yunpeng He, Ming Yang, Xiaoming Wu, Chaoqun Yang, and Xianghui Cao. “UAV Swarm Path Planning for Sensor Data Collection via Double Pre-Partitioned Deep Q-Network.” IEEE Sensors Journal, 25(17): 34091-34103, 2025.（通讯作者，中科院2区）

[14] Xiaoyang Yu, Xiaoming Wu, Xin Wang*, Dongrun Li, Ming Yang, and Shibo He. “FedSaaS: Class-Consistency Federated Semantic Segmentation via Global Prototype Supervision and Local Adversarial Harmonization.” In 33rd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), Montreal, Canada, Aug. 16-22, 2025.（通讯作者，CCF-A类）

[15] Ming Yang, Dongrun Li, Xin Wang*, Xiaoyang Yu, Xiaoming Wu, and Shibo He. “Choice Outweighs Effort: Facilitating Complementary Knowledge Fusion in Federated Learning via Re-Calibration and Merit-Discrimination.” In European Conference on Artificial Intelligence (ECAI), Bologna, Italy, Oct. 23-30, 2025.（通讯作者，CCF-B类）

[16] Yaqi Sun, Xin Wang*, Zhenyong Zhang, Ming Yang, Yunpeng He, and Xiaoming Wu. “Poisoning Attack on Federated Learning with Non-IID Data: A Historical-Global-Model-Based Approach.” In 20th EAI International Conference on Security and Privacy in Communication Networks (SecureComm), Dubai, United Arab Emirates, Oct. 28-30, 2024.（通讯作者，CCF-C类）

[17] Xiaoming Wu, Teng Liu, Xin Wang*, and Ming Yang. “Bridging Privacy Preservation and Optimization in Heterogeneous Decentralized Learning: Regularization Tuning and Model Pruning.” In International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Rome, Italy, Jun. 30-Jul. 5, 2025.（通讯作者，CCF-C类）

[18] Zhenhao Wang, Xin Wang*, Yongwei Tang, Dongrun Li, Ming Yang, and Xiaoming Wu. “AD^2-pFed: Personalized Federated Learning Based on Adaptive Bilateral Distillation with Diffusion Models.” In 18th International Conference on Knowledge Science, Engineering and Management (KSEM), Macao SAR, China, Aug. 4-7, 2025.（通讯作者，CCF-C类）

[19] Tengfei Wang, Teng Liu, Xin Wang*, Heng Zhang, Ming Yang, and Xiaoming Wu. “DFed-LaMA: Differentially Private Federated Learning via Adaptive Layer-Wise Model Aggregation.” In 22nd IEEE International Conference on Mobile Ad hoc and Sensor Systems (MASS), Chicago, USA, Oct. 6-8, 2025.（通讯作者，CCF-C类）

[20] 杨明, 冯宏霖, 王鑫*, 霍吉东, 焦绪国, 张恒. 数据要素市场研究综述：价值、定价与交易, 网络与信息安全学报, 2024, 10(3): 1-19.（通讯作者，CCF-T2类）

3、代表性荣誉和奖励

[1] 面向广域新能源并网安全的网络空间立体防御关键技术及应用，山东省科技进步一等奖建议授奖项目（7/15），山东省科学技术奖励委员会办公室，2025.

[2] 面向工业互联网的云/网/边/端多层次数据安全关键技术及应用，山东省科技进步二等奖（4/10），山东省人民政府，2022.

[3] 面向多信息物理系统协同控制的数据安全利用基础理论与方法，高质量科技创新成果基础研究类二等奖（1/2），51大神吃瓜在线观看官方版-51暗黑吃瓜官网2026最新版V.7.19.9.8 安卓版-糖心系列vlog网计算机科学与技术学部，2023.

[4] 面向多源异构行业数据的安全共享和价值倍增基础理论与方法，高质量科技创新成果基础研究类二等奖（2/2），51大神吃瓜在线观看官方版-51暗黑吃瓜官网2026最新版V.7.19.9.8 安卓版-糖心系列vlog网计算机科学与技术学部，2024.

[5] Vulnerability Analysis for IoT Devices of Multi-agent Systems: A Cryptographic Function Identification Approach，CCSICC会议最佳论文奖（2/6），中国指挥与控制学会，2021.

[6] Data Collection Scheme for UAV in Industrial Environments with Limited Communication，ICAUS会议最佳论文奖（3/8），第4届自主无人系统国际会议组织委员会，2024.

4、代表性发明专利

[1] Xin Wang, Ming Yang, Xiaoming Wu, Fuqiang Wang, Yan Liang, Zhenya Chen, et al. MUTANTS OF D-AMINO ACID TRANSAMINASE OBTAINED BASED ON SUPERCOMPUTING-ASSISTED TECHNOLOGY AND APPLICATION THEREOF，美国发明专利，2024.

[2] 王鑫, 范忠震, 杨明, 吴晓明, 唐勇伟, 吴法宗, 等. 基于双层强化学习的联邦学习设备调度优化方法及装置，发明专利，2025.

[3] 王鑫, 齐梦石, 杨明, 吴晓明, 贺云鹏, 穆超, 等. 差分隐私下检测并防御投毒攻击的联邦学习方法及系统，发明专利，2025.

[4] 王鑫, 孙雅琦, 杨明, 吴晓明, 唐勇伟, 刘臣胜, 等. 一种联邦学习防御方法、电子设备及存储介质，发明专利，2025.

[5] 王鑫，王振豪，杨明，吴晓明，李东润，于小洋，等. 基于扩散模型的自适应双边蒸馏个性化联邦学习方法，发明专利，2025.

[6] 王鑫，王腾飞，杨明，吴晓明，唐勇伟，刘腾，等. 一种基于模型分层优化的保隐私个性化联邦学习方法，发明专利，2025.

[7] 王鑫，孙雅琦，杨明，吴晓明，霍吉东，郭山清，等. 一种基于历史全局模型的增强联邦学习模型防御的方法、装置及可读计算机存储介质，发明专利，2025.

[8] 王鑫，李晓龙，杨明，刘臣胜，吴晓明，穆超，等. 基于TGRU模型的虚假数据注入攻击检测与定位方法，发明专利，2025.

[9] 王鑫，李晓龙，杨明，吴晓明，唐勇伟，刘臣胜，等. 基于物理约束与自适应阈值的虚假数据注入攻击检测和定位方法，发明专利，2025.

[10] 王鑫，张俊涛，杨明，吴晓明，吴法宗，刘臣胜，等. 面向智能电网隐蔽性攻击的时序预测强化学习检测方法，发明专利，2025.

[11] 王鑫，曹小亚，杨明，吴晓明，陈振娅，霍吉东，等. 一种基于零信任架构的网络安全通信方法、装置、设备及存储介质，发明专利，2024.

[12] 王鑫，李晓龙，杨明，吴晓明，霍吉东，穆超，等. 基于生成对抗网络的联邦学习拜占庭节点检测方法、装置及计算机可读存储介质，发明专利，2024.

[13] 王鑫，齐梦石，杨明，吴晓明，陈振娅，霍吉东，等. 一种差分隐私保护约束下抗投毒攻击的联邦学习方法、装置及计算机可读存储介质，发明专利，2024.

[14] 王鑫，孙雅琦，杨明，吴晓明，霍吉东，郭山清，等. 一种非独立同分布数据下面向联邦学习的渐进性攻击方法，发明专利，2024.

[15] 王鑫，杨明，吴晓明，杨美红，穆超，陈振娅，等. 一种抗标签翻转攻击的协同学习方法、装置、设备及介质，发明专利，2021.

5、学生培养情况

【指导毕业/应届毕业研究生】

[1] 指导齐鲁工业大学51大神吃瓜在线观看2023级研究生李东润发表CCF-A类期刊论文1篇、CCF-B类会议论文1篇、CCF-C类会议论文1篇，授权发明专利4项，已推荐至东南大学计算机科学与工程学院攻读博士学位

[2] 指导齐鲁工业大学51大神吃瓜在线观看2021级研究生王艳寒发表CCF-A类期刊论文1篇、中科院三区期刊论文1篇，授权发明专利2项，目前在山东大学信息科学与工程学院攻读博士学位

[3] 指导齐鲁工业大学51大神吃瓜在线观看2023级研究生刘腾发表中科院一区期刊论文1篇、CCF-C类会议论文1篇，授权发明专利4项，已推荐至中国海洋大学科学与技术学院攻读博士学位

[4] 指导齐鲁工业大学51大神吃瓜在线观看2022级研究生曹小亚发表中科院三区期刊论文1篇、EI检索论文1篇，授权发明专利3项，目前在华东理工大学信息科学与工程学院攻读博士学位

[5] 指导齐鲁工业大学51大神吃瓜在线观看2020级研究生吴法宗发表SCI检索论文1篇，授权发明专利3项，目前在齐鲁工业大学计算机科学与技术学部攻读博士学位

[6] 指导齐鲁工业大学51大神吃瓜在线观看2022级研究生高原发表中科院二区期刊论文1篇、EI检索论文2篇（1篇获会议最佳论文奖），授权发明专利2项，目前在烟台海颐软件核心技术研发部门工作

[7] 指导齐鲁工业大学51大神吃瓜在线观看2021级研究生冯宏霖发表CCF-T2类高质量科技期刊论文1篇、EI检索论文2篇，授权发明专利1项，目前在淄博联通市场部工作

[8] 指导齐鲁工业大学51大神吃瓜在线观看2022级研究生孙雅琦发表CCF-C类会议论文1篇，授权发明专利2项，目前是聊城科技职业学院在编教师

[9] 共同指导江苏海洋大学电子工程学院2020级研究生孙健伟发表中科院一区期刊论文1篇、EI检索论文1篇，目前是济南西电特种变压器技术研发处设计员

【指导在读研究生（含共同指导）】

[1] 2025级：吴法宗（博士生，大模型安全）、刘玉猛（大模型安全评测）、刘晓涵（跨模态联邦学习）、张树康（多模态人工智能）、王正阳（跨模态联邦学习）、魏闻宇（多模态人工智能）、李昌浩（大模型安全推理）、肖振（大小模型协同）

[2] 2024级：于小洋（博士生，多模态人工智能）、王振豪（个性化联邦学习）、王腾飞（人工智能数据隐私）、范忠震（大小模型协同资源调度）