春启新程，逐光而行。3月4日下午，计算机与网络空间安全学院在44号楼212多功能实验室召开2026年春季学期全体教职工大会。恰逢学院顺利乔迁新办公空间，全体教职工齐聚新环境、共话新发展、共谋新蓝图。学院党委书记王淑娟，院长兼党委副书记林卫国，党委副书记宋佳，副院长张晶晶，信息科学与技术学部副学部长黄祥林、刘杰锋出席会议，全体教职工参加会议。会议由王淑娟书记主持。王淑娟书记主持会议会上，林卫国院长首先结合学院搬迁新办公空间的重要节点，向全体教职工致以新春问候和美好祝愿。他表示，新办公空间的启用，是学院发展历程中的重要里程碑，不仅优化了教学科研与办公环境，更搭建了学科交叉融合、师生协同创新的新平台，希望全体教职工以乔迁为新起点，焕发新活力、展现新担当、实现新突破。林卫国院长传达2026年春季工作会议报告精神随后，林院长传达了学校2026年春季工作会议报告的核心要义，全面转述了廖祥忠书记在会议总结讲话中的重要精神。他指出，2026年是学校贯彻落实习近平总书记重要回信精神的接续奋进之年，是“十五五”发展规划的开局之年，是将人工智能全面融入学校事业发展的突破之年，是课堂教学模式改革的攻坚之年。他

近日，计算机与网络空间安全学院科研成果再传捷报。2023级硕士研究生谭玉婷（第一作者）、程曦龙在秦云霄副教授与导师张晶晶教授的联合指导下，合作完成的论文《Towards Stable Self-Supervised Object Representations in Unconstrained Egocentric Video》，被国际计算机视觉领域顶级会议IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026（简称CVPR 2026）正式接收。该成果标志着学院在人工智能基础研究领域取得重要进展，充分彰显了学院“前沿牵引、厚植根基、团队托举、师生共进”的科学研究与人才培养理念。随着具身智能、服务机器人和可穿戴智能系统的快速迭代，第一视角视频正成为人工智能理解真实环境的重要数据来源。然而，无标注自中心视频中普遍存在视角变化快、遮挡严重、背景复杂和相机运动剧烈等问题，使模型难以在长时序条件下学习稳定的目标表征，成为制约第一视角视觉学习发展的关键挑战。针对这一难题，我院师生团队潜心攻关，创新提出统一视觉Trans

近日，计算机与网络空间安全学院2024级博士生王越峰（第一作者），在导师林卫国教授、徐君锋教授的指导下，联合其他合作者在国际顶级期刊《Pattern Recognition》(简称PR)发表重要研究论文。PR是模式识别与人工智能领域的顶级学术期刊，入选中国科学院SCI一区TOP期刊，同时被国家一级学会—中国计算机学会（CCF）列为人工智能领域B类推荐期刊、中国自动化学会（CAA）A类推荐期刊，其收录论文代表该领域前沿研究水平。聚焦红外安全痛点：构建红外对抗样本生成新框架红外成像在夜间与复杂环境中具有稳定成像优势，广泛应用于安防监控、医疗分析与工业检测等场景。随着深度学习模型在上述任务中的部署，其在对抗扰动下可能出现误判的风险逐渐受到关注：攻击者仅需在输入图像中注入微小扰动，即可能诱导模型产生错误预测，从而威胁依赖红外感知的安全关键系统。视觉语言预训练（VLP）模型通过大规模图文预训练实现跨模态对齐，在图文检索、图像描述与视觉推理等任务中表现突出，但其在红外场景下的鲁棒性研究仍相对不足。对抗样本生成过程的对比：(a) SGA, (b) ATA和(c) AT-LSA (ours)针对上述问