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本帖最后由 ModelOrth 于 2025-12-23 10:56 编辑
实验室介绍:
导师 Guanhong Tao 是 University of Utah 计算机系的助理教授。他的研究方向是人工智能安全,主要关注机器学习系统的安全问题,包括但不限于 adversarial generative AI, security/privacy of LLM agents, machine learning for security。实验室近期的研究项目包括从软件工程和系统分析角度发现生成模型漏洞并提高其安全性,从网络安全角度分析大模型生态系统的安全隐患等等。实验室工作常发表于安全顶级学术会议(IEEE S&P、USENIX Security、CCS、NDSS),机器学习顶会(NeurIPS、ICML、ICLR),和软件工程顶会(ICSE、FSE),论文被引次数超过3800,h-index 32(Google Scholar)。
博士后招聘信息(2025.12.31截止):
实验室现计划招收 1 名全职博士后研究人员。希望申请者具备以下条件:
1. 致力于开展高质量、具有学术影响力的科研工作
2. 以第一作者或主要作者身份在顶级学术会议或期刊发表过多篇论文
3. 具备扎实的计算机科学基础和较强的编程能力
4. 具有良好的沟通能力和团队合作精神
具有以下研究背景者优先考虑:
系统安全、逆向工程、程序分析、软件测试等相关方向。
博士后岗位为全职聘用,提供稳定且具有竞争力的科研支持和待遇。
有意者请将个人简历发送至:g.tao@utah.edu ,
邮件标题请注明:“[PostDoc] + Your Name”。
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