刘 威

Education

• 网络空间安全学院   网络与信息安全       加权成绩 88.35

• 化学与化工学院    化学（拔尖）        加权成绩 87.98

Experience

实习

• 追打问题生成模型：收集整理线上用户问答数据。根据用户与线上模型交互的历史问答记录，通过判断用户的请求意图，生成多个追打问题。然后微调混元-13B 模型生成追打问题。最后模型已经上线部署，进入更新迭代。生成的追打问题整体badcase 率从39.3% 降低到14.77%。

• 浏览器阅读助手Agent：基于线上链路，改造ReAct 框架重新构建生成链路，以减少模型调用降低响应时间；多种工具调用，支持联网搜索、查询天气与查询股价；优化决策逻辑，实现文档问答的同时判断是否进行联网搜索补充额外信息；增加Prompt 改写，实现多轮对话。产品评估的结果平均评分为82.00 优于线上模型的平均得分71.42。

Competitions

ATEC 2023 大模型应用与安全

赛道二: 大模型的工具学习 第三名

• 通过LoRA 微调大模型ChatGLM2-6b，让ChatGLM 从多轮对话中学会提取调用工具的必要信息。
• 使用Prompt Engineering 优化输入提示词模板，减少模型对Instruction 中的情景依赖，让模型更深入理解用户Query，提升泛化性。

赛道四: 网络安全大模型 第二名

该赛题需要微调大模型ChatGLM2-6b，要求大模型能够具有在多种任务下的通用检测能力，同时要求保证大模型不遗忘原有的知识。

• 借助ChatGPT，实现对数据流量包的特征提取函数，将十六进制文本转化为大模型能够理解的通用语言。
• 针对不同任务，在同一prompt 模板上设计优化，最后在所有任务数据采样后输入大模型进行LoRA 微调。

第六届“强网”拟态防御国际精英挑战 白盒安全测试赛（人工智能赛道）

• 设计稀疏补丁优化算法生成对抗样本，攻击黑盒目标检测模型，使其错误分类
• 生成后门样本在受害模型植入后门，使其对正常交通标志牌能够正常检测，而对后门样本检测框正常识别，但是类别全部识别为目标标签

Projects

LLM调用Stable Diffusion搭建一个多模态Agent

1. 构建prompt解析函数，实现自动对用户输入文本自动解析并进行api请求。
2. 使用Langchain构建意图识别Agent，判断用户输入是否进行文生图，调用sdweb api
3. 构建关键词检测，通过判断用户文本中是否存在关键词进行意图识别。

Publications

• Unlearnable 3D Point Clouds: Class-wise Transformation Is All You Need.
  Xianlong Wang, Minghui Li, Wei Liu, Hangtao Zhang, Shengshan Hu, Yechao Zhang, Ziqi Zhou, Hai Jin.
  In Proceedings of the 38th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024)
• PointAPA: Towards Availability Poisoning Attacks in 3D Point Clouds.
  Xianlong Wang, Minghui Li, Peng Xu, Wei Liu, Leo Yu Zhang, Shengshan Hu, Yanjun Zhang.
  In Proceedings of the 29th European Symposium on Research in Computer Security (ESORICS 2024)
• Securely Fine-tuning Pre-trained Encoders Against Adversarial Examples.
  Ziqi Zhou, Minghui Li, Wei Liu, Shengshan Hu, Yechao Zhang, Wei Wan, Lulu Xue, Leo Yu Zhang, Dezhong Yao, Hai Jin.
  Proceedings of the 45th IEEE Symposium on Security and Privacy (IEEE S&P 2024)
• PointCRT: Detecting Backdoor in 3D Point Cloud via Corruption Robustness.
  Shengshan Hu, Wei Liu, Minghui Li, Yechao Zhang, Xiaogeng Liu, Xianlong Wang, Leo Yu Zhang.
  Proceedings of the 31th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2023) (Oral)
• PointCA: Evaluating the Robustness of 3D Point Cloud Completion Models Against Adversarial Examples.
  Shengshan Hu, Junwei Zhang, Wei Liu, Junhui Hou, Minghui Li, Leo Yu Zhang, Hai Jin, Lichao Sun.
  Proceedings of the 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2023) (Oral)

其他

• 2024年华中科技大学“学业奖学金”二等奖
• 2023年华中科技大学“学业奖学金”一等奖
• 2023 年华中科技大学“知行奖学金”
• 2023 年华中科技大学“三好研究生”
• 2022年华中科技大学“学业奖学金”一等奖
• CET4/6: 625/557