姓名：何俊江

职称/职务：助理研究员

电子邮件：hejunjiang@scu.edu.cn

办公地点：3200威尼斯vip网络靶场203办公室

研究方向：网络智能攻防、未知攻击检测、隐私保护、免疫动力学模型

个人简介

2021年博士毕业于3200威尼斯vip网络空间安全专业，2022年1月至今工作于3200威尼斯vip，主要负责3200威尼斯vip网络靶场创新研究中心相关工作。

主要研究方向包括网络智能对抗演练、未知网络威胁检测、隐私保护、非线性免疫动力学等。（1）网络智能对抗演练包括攻防演练路径寻优、深度学习/强化学习智能对抗演练技术、基于知识图谱构建网络攻防演练知识库、动态自适应网络威胁检测、未知网络威胁演化识别等技术研究；（2）未知网络威胁检测，主要包括网络威胁典型基因特征提取、未知威胁典型特征演化、未知威胁检测器演化周期等技术研究；（3）隐私保护，主要包括联邦学习模型、轻量级联邦学习模型、轻量级区块链等技术研究；（4）非线性免疫动力学，主要包括构建免疫扩散模型、免疫非线性动力学模型等技术研究。

相关研究成果主要应用方向包括网络靶场攻防演练系统建设、工业控制系统网络安全检测系统建设、石油/医疗/农业等行业数据资源共享平台建设、网络威胁类型家族关系构建、网络威胁/病毒传播扩散模型构建等方向。

人才培养

目前担任3200威尼斯vip本科《操作系统及安全》等课程授课教师。

主持科研项目情况

1、四川省自然科学基金，“小样本情况下基于免疫演化的网络安全态势自适应感知技术研究”，青年基金项目，2023。

代表性论文、专利、标准及著作

论文情况

[1].Junjiang He,Tao Li, Wen Chen, et.al. HD-NSA: A real-valued Negative Selection Algorithm based on Hierarchy Division, Applied Soft Computing, 2021(22):107726.

[2].Junjiang He,Tao Li, Beibei Li, et.al. “An Immune-Based Risk Assessment Method for Digital Virtual Assets”. Computers & Security, vol. 102, Mar. 2021.

[3].Junjiang He,Tao Li, Hui Zhao, et.al. An Immune-Based Threat Quantitative Detection System for Cyberspace Digital Virtual Assets, in: Proceeding of 3rd European Conference on Electrical Engineering and Computer Science (EECS), 2019.

[4]. Jie Yang,Junjiang He*,Wenshan Li, et.al. MPF-FS:A multi-population framework based on multi-objective optimization algorithms for feature selection, Applied Intelligence, accept, 2023.

[5]. Linfeng Du,Junjiang He*,Tao Li, et.al. DBWE-Corbat: Traffic Generation Using Dynamic Word Embedding and Contrastive Learning for Cyber Range, Computers & Security, accept, 2023.

[6]. Shaohong Zhou,Junjiang He*,Tao Li. Automating the Deployment of Cyber Range with OpenStack, The Computer Journal, accept, 2023.

[7]. Zhan Gao,Junjiang He*,Tao Li, et.al. An Floyd-Warshall Evolution Relations Algorithm Based on Social Networks Key Groups

[8]. Zhiyong Li, Tao Li,Junjiang He,et.al. A hybrid Real-valued Negative Selection Algorithm with Variable-sized Detectors and k-Nearest Neighbors Algorithm, Knowledge-Based Systems, 2021, 232:107477.

[9]. Li Chen, Cong Tang,Junjiang He,et.al. XSS Adversarial Example Attacks Based on Deep Reinforcement Learning, Computers & Security, vol. 120, Mar. 2022.

[10]. Geying Yang, Lina Wang, Rongwei Yu,Junjiang He,et.al. A Modified Gray Wolf Optimizer-Based Negative Selection Algorithm for Network Anomaly Detection, International Journal of Intelligent Systems, vol. 2023, Feb. 2023.

专利情况

[1].何俊江，兰小龙，李涛，陈姿妤，苟宸雨，马宝强，一种基于语法特征和集成策略的抗干扰检测方法，2022年，CN202211157060.5

[2].何俊江，宋涵，李涛，兰小龙，王运鹏，方文波，陈阳，基于优化特征提取粒度的日志异常检测方法，2022年，CN202210224375.0

[3].兰小龙，何俊江，王运鹏，张聿昊，梅鉴鑫，马宝强，一种分布式网络对抗攻击自训练学习方法，2022年，CN202211258685.0

[4].李涛，李俊豪，何俊江，李汶珊，兰小龙，黄云华，一种基于对比学习的网络靶场背景流量分布式生成方法，2022年，CN202210843209.9

[5].方文波，兰小龙，何俊江，叶阳，李涛，王运鹏，一种基于开源情报分析的网络靶场武器库构建方法，2022年，CN202210238984.1