2026年6月10日，计算机科学与工程学院（人工智能学院）在逸夫楼I325成功举办重庆科技大学青年学术论坛暨学院第五十二期智慧大讲坛。会议由葛继科教授主持，与会人员有计算机学院部分教师、研究生参加。胡猛博士给大家做了题为《深度网络的对抗防御方法研究》的报告。

深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理等众多领域取得了突破性进展，展现出强大的特征提取与模式识别能力。然而，深度神经网络容易受到对抗攻击，其鲁棒性与安全性问题是制约人工智能技术在自动驾驶、智能安防、医疗诊断等高安全需求场景应用发展的重要因素。对抗防御技术可以提升模型抵御恶意攻击的能力，为构建安全可信的人工智能系统提供了重要保障，在智能安全防护、网络空间安全和可信人工智能等领域具有广阔的应用前景。

胡猛博士围绕“深度网络的对抗防御方法研究”这一前沿研究方向，深入分析了深度神经网络面临的安全风险与鲁棒过拟合挑战，并详细探讨了基于对抗训练的鲁棒性提升方法。系统阐述了如何通过对抗样本重用机制扩大扰动空间覆盖范围，以及从学习率、攻击强度和权重衰减三个方面协同抑制鲁棒过拟合现象，进而构建自适应样本重用的对抗训练框架。报告内容为构建可信深度模型提供了新的解决思路，也为大数据环境下的智能安全防护提供了理论基础与技术支撑。

胡猛，男，现为重庆科技大学计算机科学与工程学院（人工智能学院）软件工程系教师，毕业于澳门科技大学计算机技术及其应用专业，获理学博士学位。主要研究方向是不确定性人工智能，研究内容包括深度神经网络的对抗防御、多粒度建模、信息融合、长尾识别等。