简介：

龙春

现任中国科学院计算机网络信息中心副主任，兼网络空间安全技术与应用发展部主任，正高级工程师，博士生导师。计算机学会安全专委会委员，中国互联网协会青年专家。主要从事智能网络安全保障、安全大数据挖掘与深度分析等方面的科研工作。

单位名称：中国科学院计算机网络信息中心

研究/招生方向：网络空间安全

合作企业：中国联通

关键领域：网络安全

一、参与工程硕博士改革专项培养指导的初衷

当前，网络攻击正从传统手段向智能化、隐蔽化、持续性方向发展，高级持续性威胁、基于AI的攻击手段层出不穷，传统防御体系难以应对，导致既懂AI算法、又精通网络攻防实战的复合型人才缺口较大。希望通过专项培养，将科研前沿与工程实践深度融合，带领学生直面真实网络空间中的“硬骨头”问题，比如在大规模杂乱的真实流量或日志中找出潜伏已久的攻击，培养他们从数据中智能发现安全隐患、构建主动防御系统的能力——这不仅仅是技术上的传承，更是为国家网络安全战略储备核心的技术力量。

二、工程硕博士改革专项与其他学位教育的区别

专项人才培养的核心理念可以概括为四个字：“实战驱动”。与传统的学术型硕博士培养不同，专项不以论文发表为导向，而是以解决复杂工程问题、突破关键核心技术为目标。

与其他人才培养相比，专项的核心区别体现在三个方面：在问题来源上，传统培养多来自文献或实验室假设，而专项直接来源于企业、研究所的真实场景，如APT攻击实时检测、AI模型对抗样本防御等；在评价标准上，学术型看重论文与理论创新，专项更看重系统实现、技术转化和实际防御效果；在资源结构上，专项实行“双导师+校企联合”机制，学生能同时获得高校的前沿理论指导与企业的真实数据、算力及场景支持。具体到基于AI的网络安全监测与防御以及AI安全方向，这意味着学生不仅要能微调模型、写论文，更要能研发部署可落地的监测引擎，真正可以去对抗真实网络场景中的智能攻击。

三、 实践指导感悟

在指导的博士研究生工作中，一项具有代表性的成果是建成了“自演进的网络安全监测与处置系统”。该系统集成了安全威胁感知智能体、攻击研判智能体、安全智能处置智能体，达到了专家与先验知识辅助级别的初级智能化监测与处置能力，既支持后台的辅助式智能运营，也具备前端的对话式智能交互功能。

具体实施方面，基于中国科技网真实网络流量数据，构建了隐蔽攻击线索发现模型。通过对线索的深度研判，精准识别出其中的高危害攻击线索，并实施针对性阻断。在此基础上，利用生成的攻击变种反哺模型，驱动其持续演进与能力提升。同时，学生每周定期参加企业安全团队的沟通会，直接了解一线攻击怎么打的、防御难点在哪，把理论和实际攻防真正串起来。

目前，该系统已在中国科学院全院范围部署应用，对部分隐蔽攻击识别精准率从50%提升至90%，对特定新型攻击的研判准确率接近100%，平均每天可以过滤99.9%低价值告警。这一过程中，学生不仅完成了高质量的论文，申请了国家发明专利，还积累了从实际问题出发、到系统落地应用的完整工程实践经验。

四、对计划报考工程硕博士专项学生的建议

打牢“AI+安全”双基础：在机器学习基础方面，熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch或TensorFlow）。在网络安全方面，建议系统学习TCP/IP协议栈、常见攻击手法（如DDoS、Web注入、APT攻击链）以及基本的逆向工程能力。

积累真实的实践经历：不满足于课堂作业，建议主动参与CTF竞赛、安全攻防演练或开源安全项目，以此提升对 “数据 + 安全” 的理解。

培养系统性思维与问题导向意识：专项不是做“玩具系统”，而是解决真问题。建议平时多参加安全会议（如Black Hat、ISC互联网安全大会），学会从真实攻击事件中提炼科学问题，并思考如何用AI方法系统性解决。

师者寄语

网络安全的本质在对抗，工程能力的提升也在对抗中实现。希望同学们不要只满足于跑通模型、写好论文，更要在真实攻防环境中不断打磨自己的工程判断力与系统实现能力。多动手、多踩坑、多复盘，把算法真正部署到一线去检验，在解决一个又一个实际问题中，练就能打仗、能落地的真本事。

背景介绍

中国科学院大学作为工程硕博士培养改革专项计划的首批试点院校，始终依托中国科学院及自身优势科教资源，以深度产教融合为核心路径，将培养服务国家战略、赋能未来产业的高层次复合型人才作为核心使命，在专项育人之路上稳步探索、持续精进，确保切实扛起高校服务国家战略需求的责任与担当。

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