个人基本情况

姓名：王方伟

职称/职务：教授、副系主任

办公电话：

E - mail: fw_wang@hebtu.edu.cn

硕导/博导：硕导

所属学科（一级学科、二级学科——指所带硕士/博士的专业）: 网络空间安全

研究方向：恶意代码的建模与防御；恶意代码的特征提取；恶意代码的检测与分类。

个人简介：（学历学位情况、工作经历）

王方伟，男，河北故城人，博士, 威尼斯9499登录入口教授，硕士生导师，河北省“三三三人才工程”第三层次，河北省高等学校百名优秀创新人才，河北省网络空间安全学会理事。

教育背景：

1996.9-2000.7, 于威尼斯9499登录入口计算机系攻读学士学位。

2000.9-2003.3，于河北工业大学计算机科学与软件学院攻读硕士学位。

2006.9-2009.12，于西安电子科技大学计算机学院攻读博士学位。

2013.4-2015.6，于西安电子科技大学信息与通信专业, 从事博士后工作。

教学情况：

主讲网络协议分析、网络攻防原理、密码学与网络安全、网络应用安全、高级网络安全技术等课程。

科研情况（项目、论文、专利）：

项目：

1. 202101-202312，基于图卷积网络的物联网恶意软件检测与家族辨识研究，河北省自然科学基金面上项目，主持，在研；

2. 201601-201912，大数据环境下基于深度信念网络的变态蠕虫特征自动提取研究，国家自然科学基金面上项目，主持，结题；

3. 201601-201812，Zero-day变形蠕虫的特征自动提取方法研究，河北省自然科学基金，主持，结题；

4. 201305-201502，基于流形学习的多态蠕虫特征提取方法，中国博士后面上基金，主持，结题；

5. 201701-202012，2017年度河北省高等学校百名优秀创新人才，主持，结题；

6. 201701-202012，大数据环境下基于攻击意图的网络安全态势评估，国家自然科学基金，参与，结题；

7. 201301-201612，基于统计流形的多态蠕虫自动检测研究，国家自然科学基金，参与，结题。

主要论文:

(1) F. Wang, M. Xie, Z. Tan, Q. Li, C. Wang. Preserving Differential Privacy in Deep Learning Based on Feature Relevance Region Segmentation. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing ( Early Access), 2023 (Accepted) (SCI, JCR Q1, 中科院二区). https://doi.org/10.1109/TETC.2023.3244174

(2)F. Wang, S. Yang, C.Wang, Q. Li, K.O. Babaagba, Z.Tan. Toward machine intelligence that learns to fingerprint polymorphic worms in IoT. International Journal of Intelligent Systems, 2022, 37(10): 7058-7078. (SCI, JCR Q1, 中科院二区) https://doi.org/10.1002/int.22871

(3) F. Wang, Z. Ma, Q. Li, C. Wang. DDSG-GAN: Generative Adversarial Network with Dual Discriminators and Single Generator for Black-Box Attacks. Mathematics,2023, 11,1016. (SCI, JCR Q1, 中科院三区) https:// doi.org/10.3390/math11041016.

(4) 王方伟,谢美云, 李青茹, 王长广. 自适应裁剪的差分隐私联邦学习框架. 西安电子科技大学学报(自然科学版), 2023(录用) (EI)

(5)王方伟, 史锡朋, 李青茹,王长广. 基于多裁剪和深度卷积生成对抗网络的恶意软件检测和分类模型. 华中科技大学学报(自然科学版) , 2023(录用) (EI)

(6) F. Wang, Y. Lu, C. Wang, Q. Li. Binary black-box adversarial attacks with evolutionary learning against IoT malware detection. Wireless Communications and Mobile Computing, 2021, Volume 2021, Article ID 8736946, DOI: 10.1155/2021/8736946 (SCI)

(7) C. Wang, Z. Zhao, F. Wang F, et al. A novel malware detection and family classification scheme for IoT based on DEAM and DenseNet. Security and Communication Networks, 2021, 2021(11):1-16. (SCI)

(8)F. Wang, S. Yang, Q. Li, C. Wang. An IoT malware classification method based on MoE neural network [J]. Transactions on Emerging Telecommunications Technologies, 2020 (6), ETT. 3920: 1-12. (SCI, 二区)

(9) F. Wang, Y. Zhang, C. Wang, J. Ma. Stability analysis of an e-SEIAR model with point-to-group worm propagation. Commun Nonlinear Sci Numer Simulat, 2015, 20(3): 897-904. (SCI, JCR Q1, 中科院一区，Top)

(10) F. Wang, Y. Zhang, J. Ma. Modeling and analysis of a self-learning worm based on good point set scanning. Wireless Communications and Mobile Computing, 2009, 29(4): 573-586. (SCI)

(11) F. Wang, Y. Zhang, J. Ma. Defending passive worms in unstructured P2P networks based on healthy file dissemination. Computers & Security, 2009, 28(7): 628-636. (SCI, JCR Q1, CCF B)

(12) F. Wang, Y. Zhang*, C. Wang, J. Ma, S.J. Moon. Stability analysis of a SEIQV epidemic model for rapid spreading worms. Computers & Security, 2010, 29(4): 410-418. (SCI, JCR Q1, CCF B)

(13) 王方伟，杨少杰，王长广，赵冬梅. 基于改进TF_IDF的多态蠕虫特征自动提取算法. 华中科技大学学报(自然科学版), 2020, 48(2): 79-84. (EI)

(14) F. Wang, Y. Yang, Y. Zhang*, J. Ma. Global analysis of a SEIQV epidemic model for scanning worms with quarantine strategy. International Journal of Network Security, 2015, 17(4):423-430. (EI)

(15) F. Wang, Y. Yang, C. Wang, D. Zhao, Y. Zhang*. Stability analysis of a worm propagation model with quarantine and vaccination. International Journal of Network Security, 2016, 18(3): 493-500. (EI)

(16) F. Wang, Y. Zhang, H. Guo, C. Wang. Combating good point set scanning-based self-learning worms by using predators. International Journal of Network Security, 2013, 15(1): 141-148. (EI)

(17) F. Wang, H. Gao, Y. Yang, C. Wang. An SVEIR Defending Model with Partial Immunization for Worms. International Journal of Network Security, 2017, 19(1): 20-26 (EI)

发明专利：申请国家发明专利12项，其中授权2项，软件著作权9项。

(1)王方伟, 王长广, 杨少杰, 赵冬梅. 基于机器学习的多态蠕虫特征提取及多态蠕虫辨识方法. 2021-09-17. 专利号: ZL201910226995.6

(2)王方伟, 卢园园, 王长广, 李青茹, 赵冬梅, 黄文艳. 一种基于生成式对抗网络的恶意代码对抗样本自动生成方法. 2022-03-29. 专利号: ZL2021104860505.