报告题目：On Improving and Evaluating Adversarial Robustness

报告人：庞天宇

单位：新加坡Sea AI Lab

报告时间：2024年3月27日（周三）15:00-16:00

报告地点：翡翠科教楼A座一楼第三会议室

报告简介：

本报告将讨论在传统分类任务上如何缓解robust-accuracy trade-off以及通过生成数据提升对抗鲁棒性；另外会讨论对抗攻击（越狱）在多模态大模型上的不同实现方式，包括test-time backdoor attacks以及infectious jailbreak。本报告将采用线上线下结合的方式。

报告人简介：

庞天宇，新加坡Sea AI Lab高级研究科学家（Senior Research Scientist）。2017年本科毕业于清华大学数理基科班，2022年博士毕业于清华大学计算机系，导师为朱军教授。主要研究方向为可信机器学习以及生成式模型。在ICML/NeurIPS/ICLR以及CVPR/ICCV/ECCV上发表30余篇文章，总被引用数7500余次。研究工作被Forbes和WIRED报道，并多次获得国际AI安全方向比赛前三名。曾荣获微软学者奖学金、百度奖学金、英伟达学术先锋奖、WAIC云帆奖、钟士模奖学金、CAAI优秀博士论文、国家奖学金等。