2020年10月23日，应伟德betvlctor1946邀请，北京交通大学桑基韬教授为我院全体师生作了题为“良性对抗样本攻击研究”的线上学术报告。报告由伟德betvlctor1946博士生导师孙建德教授主持，学院部分教师、硕博士研究生聆听了此次报告，并参与讨论。
在报告中，桑基韬教授向我们介绍了对抗样本的基本概念、原理，并分享了近期在对抗恶意算法、对抗式图灵测试、对抗伪样本生成等方向的初步探索。桑基韬教授提到，最近很多研究发现算法在信息处理过程中体现出诸多和人类差异的特性，而对抗样本攻击带来的危害本质上是因为忽略了这种差异。桑基韬教授还提出，一项新技术的为善还是为恶取决于算法的设计者和技术的使用者。同时，桑基韬教授进一步尝试从“虚假的相关性”角度探讨泛化性/公平性/因果性/对抗鲁棒性/解释性等的内在关联。
在报告会的交流环节中，桑基韬教授就老师和同学们提出的关于对抗样本的针对性等问题发表了自己的观点，通过本次报告会，同学们对对抗样本研究有了进一步的了解和认识，拓宽了学生们的学术思路、营造了活跃的学术氛围，对今后科研工作的开展有着积极的促进作用。
桑基韬，教授，博士生导师，北京交通大学计算机科学系副主任。主要研究方向为社会多媒体计算、多源数据挖掘、可信赖机器学习等。作为负责人承担相关方向的国家自然科学基金重点项目、科技部重点研发计划课题和北京市杰出青年基金，第一/二作者论文曾7次获得CCF推荐会议论文奖项，以第二完成人获得中国电子学会自然科学一等奖和北京市科学技术奖。
