Associate Professor
Supervisor of Doctorate Candidates
Supervisor of Master's Candidates
Date of Employment:2015-04-13
School/Department:School of Computer Science and Engineering
Education Level:PhD Graduate
Business Address:校本部管理楼211
Sex:Male
Contact Information:邮箱：lxyzoewx@csu.edu.cn; lxyzoewx@163.com
Degree:Doctoral degree
Status:Employed
Alma Mater:北京大学信息科学与技术学院
Discipline:Computer Science and Technology
刘熙尧，中南大学计算机学院副教授, 博士生导师。北京大学本、博毕业。
研究领域为人工智能、AIGC、生成式大模型和多媒体安全，具体包括：图像视频生成，伪造视频检测，对抗样本攻防，小样本鲁棒识别深度方法，图像伪装生成式无载体信息隐藏，基于深度学习的信息检索方法，基于深度学习的信息隐藏方法等。
相关研究成果在CVPR,ECCV,IJCAI,PR,Information Sciences, ICME, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Archives of Computational Methods in Engineering, Neurocomputing等国际知名学术刊物会议上发表40余篇论文。现担任中南大学学报英文版青年编委；CSIG数字取证和安全专委会委员。包括国家自然科学青年基金项目1项，国家自然科学基金子课题1项，国家军事科学院子课题1项，湖南省自然科学面上项目1项和湖南省自然科学青年基金项目1项，参与过多项国家自然科学基金面上项目和湖南省自然科学面上项目。刘熙尧博士同英国拉夫堡大学、加拿大西安大略大学、芬兰奥卢大学、北京大学等国内外顶级研究小组有着长期稳定的合作，本小组研究生可以参与国际和国内合作，并进行联合培养，得到国内外领域大亨的亲自指导。此外，优秀学生有去索尼（北京）AI算法岗实习的机会。
每年可招收3名硕士研究生，要求诚实守信、热爱思考、有一定编程基础。
欢迎本科生加入团队进行科研训练。
联系邮箱：lxyzoewx@csu.edu.cn 微信lxyzoewx
研究方向简介：
1）生成式大模型研究：
混合模型协同方法研究：通过整合不同类型的人工智能模型(例如，预训练大模型、领域专用小横型、先验知识模块等) ，可以弥补大模型的不足。
2）生成式大模型研究：
文-图生图大模型用于教育领域，如教材生成：
文-图生图大模型,应用于文创领域（刺绣、国画、唐卡、脸谱）：
3）生成式大模型数字内容安全：
生成式大模型中的数据样本保护，在扩散模型中嵌入内生水印和外置水印结合并进行联合训练，对数据进行有效的版权保护和溯源。
4）伪造视频检测：
深度视频合成技术技术的滥用会给国防、军事、民生等多方面带来全新安全的挑战。基于深度生成网络和分类网络实现深度合成视频的主动和被动检测，相关成果对深度合成视频的安全管控有重要作用，是现在人工智能和AIGC安全方面研究热点问题。
6）图像视频指纹：
将数字内容版权保护视为二分类问题，基于深度学习网络提取图像视频数字内容的鲁棒性特征，实现对数字内容的的可靠保护，是人工智能在信息安全中应用的热点问题。
7）生成式信息隐藏方法：
传统的信息隐藏会修改信息内容，无法达到可证的安全，会受到隐写分析器的威胁。而基于对抗式生成网络可以将特定的信息生成图像，并使用生成图像传递和还原秘密信息，从而实现可证安全的隐蔽通讯，是人工智能在信息安全中应用的热点问题。
