方勇
博士，教授，博士生導(dǎo)師
專業(yè)：網(wǎng)絡(luò)空間安全
研究方向：網(wǎng)絡(luò)對抗技術(shù)
Email：yfang@scu.edu.cn
電話：028-85402720
學(xué)習(xí)和工作簡歷
1993年、2010年在永利yl23411官網(wǎng)先后獲理學(xué)碩士和博士學(xué)位?？萍疾?、教育部科技項目及科學(xué)技術(shù)獎勵評審專家，四川省科技項目評審專家。
多年致力于網(wǎng)絡(luò)信息安全方面的科學(xué)研究和人才培養(yǎng)，目前主要從事網(wǎng)絡(luò)信息安全及信息對抗方向的理論與應(yīng)用研究。
科研及獲獎
方勇教授長期從事通信與網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)安全、網(wǎng)絡(luò)信息對抗技術(shù)的應(yīng)用研究和技術(shù)開發(fā)，作為項目負(fù)責(zé)人承擔(dān)并完成了國家自然科學(xué)基金、國家863計劃及其它省部級縱向科研計劃項目20余項，其科研成果獲國家部委科技進步二等獎一項、成都市科技進步一等獎一項。在信息對抗技術(shù)研究與應(yīng)用中取得顯著成果。
代表性論文專著
近年完成專著和教材4本，在信息系統(tǒng)安全研究領(lǐng)域公開發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余篇，其中SCI/EI檢索論文10余篇，代表性論文著作有：
(1) 王禎學(xué)、方勇、劉亮、張磊、周安民、歐曉聰，網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險評估與控制理論（第二版），科學(xué)出版社，2021.1
(2) 方勇，劉嘉勇等，信息系統(tǒng)安全理論與技術(shù)（“十一五”國家級規(guī)劃教材），高等教育出版社，2008.3
(3) 方勇，劉嘉勇，信息系統(tǒng)安全導(dǎo)論， 電子工業(yè)出版社，2003.4
(4) Fang Y, Wang C, Fang Z, et al. LMTracker: Lateral Movement Path Detection based on Heterogeneous Graph Embedding[J]. Neurocomputing, 2021.
(5) Fang Y, Yang S, Zhao B, et al. Cyberbullying detection in social networks using Bi-gru with self-attention mechanism[J]. Information, 2021, 12(4): 171.
(6) Fang Y, Xie M, Huang C. PBDT: Python Backdoor Detection Model Based on Combined Features[J]. Security and Communication Networks, 2021.
(7) Fang Y, Zhou X, Huang C. Effective method for detecting malicious PowerShell scripts based on hybrid features☆[J]. Neurocomputing, 2021, 448: 30-39.
(8) Fang Y, Zhang Y, Huang C. CyberEyes: Cybersecurity Entity Recognition Model Based on Graph Convolutional Network[J]. The Computer Journal, 2021, 64(8): 1215-1225.
(9) Liu Z, Fang Y, Huang C, et al. GraphXSS: An Efficient XSS Payload Detection Approach Based on Graph Convolutional Network[J]. Computers & Security, 2021: 102597.
(10) Fang Y, Gao J, Liu Z, et al. Detecting cyber threat event from twitter using IDCNN and BILSTM[J]. Applied Sciences, 2020, 10(17): 5922.
(11) Fang Y, Huang C, Su Y, et al. Detecting malicious JavaScript code based on semantic analysis[J]. Computers & Security, 2020, 93: 101764.
(12) Fang Y, Liu Y, Huang C, et al. FastEmbed: Predicting vulnerability exploitation possibility based on ensemble machine learning algorithm[J]. Plos one, 2020, 15(2): e0228439.
(13) Fang Y, Zhao C, Huang C, et al. SankeyVis: Visualizing active relationship from emails based on multiple dimensions and topic classification methods[J]. Forensic Science International: Digital Investigation, 2020, 35: 300981.
(14) Fang Y, Xu Y, Jia P, et al. Providing Email Privacy by Preventing Webmail from Loading Malicious XSS Payloads[J]. Applied Sciences, 2020, 10(13): 4425.
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