田智毅副研究员
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教育背景

  • 2026.01-至今 东南大学网安学院 | 副研究员

  • 2024.06-2025.12 悉尼科技大学 | 助理研究员

  • 2020.09-2021.08 鹏城实验室 | 访问学者

  • 2021.01-2024.11 悉尼科技大学 (QS96) | 信息系统专业 (QS62) | 博士

  • 2017.09-2020.06 四川大学 | 计算机技术专业 | 硕士

  • 2013.09-2017.06 四川大学 | 信息安全专业 | 学士


学术兼职

  • 担任IEEE Next-Generation Networking and Internet Technical Committee (NGNI-TC) Newsletter Editor-in-Chief。

  • 担任MDPI Responsible Classic/Quantum AI Technologies for Industrial Applications Topic Editor。

  • 在PAKDD 2025, IEEE TrustCom 2025, IEEE GLOBECOM 2026等国际会议中的担任TPC member。

  • 在国际期刊IEEE TPAMI, IEEE TIFS, IEEE TDSC, IEEE TMC等担任审稿人。

研究领域

  • 深度学习安全与隐私：聚焦深度学习模型的安全与隐私脆弱性，围绕投毒攻击、模型反演等典型问题，研究其内在机理及防护方法。

  • 深度学习驱动的语义通信：围绕语义通信系统的设计与实现，研究其在实际应用中的安全与隐私挑战，探索高效且安全的语义传输机制。

  • 深度学习应用：面向复杂应用场景中的建模与决策问题，开展“AI+”研究，利用深度学习解决真实场景中的实际问题，例如：AI+无人机集群管理、AI+代码开发/审计、AI+制药等。


研究概况

招生计划

目前计划招收 2026年秋季入学的硕士研究生以及本科实习生。


欢迎对以下方向有兴趣的同学报考或联系：

深度学习安全与隐私（模型反演、成员推断、机器遗忘等）

  • 人工智能驱动的语义通信系统

  • 网络与通信系统安全

  • 可验证与可信 AI 系统设计


我能提供什么？

较为系统的科研训练：从文献阅读、问题梳理，到算法设计、实验实现和论文撰写，尽力陪伴大家完成完整的科研过程。

科研方法与思维引导：和大家一起探讨如何发现问题、如何搭建研究框架、如何设计合理的对比实验。

论文写作与修改建议：在论文打磨过程中提供细致的修改意见，与同学们一起反复推敲和完善。

鼓励主动思考与探索：希望在已有基础上，与大家共同探索新的思路，做有意思的科研。


我希望你：

  • 对科研有真实兴趣

  • 愿意投入时间打基础

  • 踏实努力，不浮躁

  • 具备编程能力（如 Python / PyTorch 等）



研究课题
奖励与荣誉
课程信息
学术成果

期刊发表

  1. Wang, W., Zhiyi Tian, Zhang, C., Yu, S. (2026). BlindU: Blind Machine Unlearning without Revealing Erasing Data. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 48(5), 5963-5978.（通讯作者，CCF-A）

  1. Zhiyi Tian, Wang, W., Zhang, C., Yu, S. (2025). Model-Enabled Task-Oriented Semantic Communications through Knowledge Synchronization. IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, 11(5), 3371–3383.（第一作者，中科院一区）

  2. Wang, W., Zhiyi Tian, Zhang, C., Yu, S. (2025). SCU: An Efficient Machine Unlearning Scheme for Deep Learning Enabled Semantic Communications. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 20, 547-558.（通讯作者，CCF-A）

  3. Zhiyi Tian, Zhang, C., Wang, W., Yu, S. (2025). ROSE: A Receiver-Oriented Semantic Communication Framework. IEEE Network, 39(2), 216-223.（第一作者，中科院二区）

  4. Zhang, C., Zhiyi Tian, Wang, W., Yu, S. (2024). Semantic Communications Toward Graph Data. IEEE Wireless Communications, 31(6), 178-185.（通讯作者，中科院一区）

  5. Zhiyi Tian,Vo, H., Zhang, C., Yu, S. (2023). An Asynchronous Multi-Task Semantic Communication Method. IEEE Network, 38(4), 275-283.（第一作者，中科院二区）

  6. Zhiyi Tian, Cui, L., Zhang, C., Tan, S., Yu, S., Tian, Y. (2023). The Role of Class Information in Model Inversion Attacks against Image Deep Learning Classifiers. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 21(4), 2407-2420.（第一作者，CCF-A）

  7. Wang, W., Zhang, C., Zhiyi Tian, Yu, S. (2023). Machine Unlearning via Representation Forgetting with Parameter Self-Sharing. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 19, 1099-1111.（通讯作者，CCF-A）

  8. Zhiyi Tian, Cui, L., Liang, J., Yu, S. (2022). A Comprehensive Survey on Poisoning Attacks and Countermeasures in Machine Learning. ACM Computing Surveys, 55(8), 1-35. （第一作者，中科院一区， ESI高被引）



会议发表

  1. Li, W, Zhiyi Tian, Wang, W., Ding, X., Yu, S. (2025). Fine-Grained Privacy-Preserving Semantic Communication against Eavesdropping Attacks. In GLOBECOM 2025-2025 IEEE Global Communications Conference (pp. 3691-3696). IEEE. （通讯作者，CCF-C）

  2. Wang, W., Zhiyi Tian, Liu, A., Yu, S. (2025, April). TAPE: Tailored Posterior Difference for Auditing of Machine Unlearning. In Proceedings of the ACM on Web Conference 2025 (pp. 3061-3072). (通讯作者，CCF-A)

  3. Zhiyi Tian, Zhang, C., Sood, K., Yu, S. (2023, June). Inferring Private Data from AI Models in Metaverse through Black-box Model Inversion Attacks. In 2023 IEEE International Conference on Metaverse Computing, Networking and Applications (pp. 49-56).（第一作者）

  4. Zhiyi Tian, Zhang, C., Cui, L., Yu, S. (2022, February). GSMI: A Gradient Sign Optimization Based Model Inversion Method. In Australasian Joint Conference on Artificial Intelligence (pp. 67-78).（第一作者）

  5. Tan, S., Zhiyi Tian, Zhong, X., Yu, S., Zhang, W., Dong, G. (2021, October). A Novel Android Malware Detection Method Based on Visible User Interface. In 2021 IEEE 20th TrustCom (pp. 659-666).（通讯作者, CCF-C）



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