(1) 湖北省科技厅, 湖北省自然科学基金青年项目, 数据流形引导的深度学习脆弱性测试关键技术研究, 2025.03~2027.03, 主持

(2) 湖北省教育厅, 科学研究计划青年人才项目, 基于数据流形逆向的DNN缺陷检测与定位技术研究, 2024.09~2025.12, 主持

(3) 先进密码技术与系统安全四川省重点实验室, 开放课题, 基于数据流形的深度学习模型缺陷定位与诊断技术研究, 2023.12~2025.12, 主持

(4) 武汉纺织大学校基金培育A类，真实场景交互驱动的深度学习蜕变测试技术研究, 2025.05-2027.05，主持

(5) ********漏洞利用方法，2024.11-2025.11，参与

(6) 国家自然科学基金委, 面上项目, 面向低性能开销的GPU安全可靠性研究, 2025.01~2028.12, 参与

(7) 国家科技部, 十三五国家重点研发计划项目“网络空间安全”重点专项,《“XXX研究”》, 2016.12 ~ 2020.12, 参与

[1] Ye A, Zhang S, Yan R, Ke J, Zhu F, Tang B. CtrlFuzz: A controllable diffusion based fuzz testing for deep neural networks via coverage-aware manifold guidance[J]. Information and Software Technology, 2025, 187: 107856.（CCF-B/中科院二区期刊）

[2] Ye A, Zhang S, Tang B, Ke J, Zhao Y, Peng T. DeFinder: Error sensitive testing of deep neural networks via vulnerability interpretation[J]. Journal of Network and Computer Applications, 2025, 241: 104212.(CCF-C/中科院二区期刊,IF:8.0)

[3] Tang B, Zhang S, Zhu F, Ye A*. CAPRA: Context aware patch risk assessment for detecting immature vulnerability in open-source software[J]. Computers & Security, 2025, 157: 104540. （CCF-B/中科院二区期刊）

[4] Ye A, Wang L, Zhao L, Ke J. Ex^2: Monte Carlo Tree Search based test inputs prioritization for fuzzing deep neural networks[J]. International Journal of Intelligent Systems, 2022.（CCF-C/中科院二区期刊）

[5] Ye A, Wang L, Zhao L, Wang W, Ke J, Liu Q. RapidFuzz: Accelerating fuzzing via generative adversarial networks[J]. Neurocomputing, 2021, 460: 195-204.（CCF-C/中科院二区期刊）

[6] Ye A, Wang L, Zhao L, Ke J. DANCe: Dynamic adaptive neuron coverage for fuzzing deep neural networks[C]//International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2022.（CCF-C类会议）

[7] Xiong S, Ye A*, Iida H. A game informatical analysis of dark chess by game refinement theory[C]//International Summit Smart City 360, 2019.（EI会议）

[8] Wang W, Wang R, Wang L, Wang Z, Ye A. Towards a robust deep neural network against adversarial texts: A survey[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2023. （CCF- A/中科院一区期刊）

[9] Wang W, Wang L, Wang R, Ye A, Ke J. Better constraints of imperceptibility, better adversarial examples in the text[J]. International Journal of Intelligent Systems, 2021. （CCF-C/中科院二区期刊）

[10] Wang L, Yang K, Wang W, Wang R, Ye A. MGAAttack: Toward more query efficient black box attack by microbial genetic algorithm[C]//ACM Multimedia, 2020: 2592-2600.（CCF-A类会议）

[11] Wang W, Wang L, Yang K, Ye A, Wang R, Ke J. Omni detection of adversarial examples with diverse magnitudes[J]. China Communications, 2021, 18(7): 103-118.（中科院三区期刊）

[12] Luo Z, Wang L, Wang W, Ye A. Annealing attention networks for user feature based rumor early detection on Weibo[C]//International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2021. （CCF-C类会议）

[13] Ke J, Wang L, Ye A, Fu J. Combating multi level adversarial text with pruning based adversarial training[C]//International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2022. （CCF-C类会议）

专利：

[1] 叶傲霜;冷苏霖;郭志文;冯馨;刘俊鹏; 基于可解释性框架的脆弱性感知深度神经网络测试方法和系统, 202510110921.1, 实质审查

[2] 王丽娜;叶傲霜;王文琦;柯剑鹏;汪润;骆正武; 一种基于蒙特卡洛搜索树种子调度的深度学习模糊测试方法, ZL202110946922.1

[2] 王丽娜;杨康;王文琦;叶傲霜;柯剑鹏; 一种基于微生物遗传算法的黑盒对抗样本生成方法, ZL202010585924.8

[3] 王丽娜;骆正武;王文琦;叶傲霜;柯剑鹏; 一种基于用户特征的退火注意力谣言鉴别方法及装置, ZL202110389173.7

[4] 王丽娜;王文琦;柯剑鹏;叶傲霜;陈铜;唐奔宵; 一种基于三元特征的深度注意力谣言鉴别方法及装置, ZL201911074952.7

课题组氛围良好，与武汉大学国家网络安全学院保持长期合作，欢迎有机器学习基础、软件安全基础的同学与我联系。