董延杰，网络空间安全学院教授、博士生导师。长期围绕人工智能安全与优化理论交叉领域开展科研工作，大模型漏洞挖掘、分布式优化算法、隐私保护机器学习、边缘计算、无线网络安全方向；已在 IEEE、ACM 系列等权威国际期刊和会议发表学术论文 60 余篇。现受聘IEEE Open Journal of the Communications Society、Journal of Cloud Computing国际期刊编委。

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• 进阶要求：可独立基于 Python/PyTorch 完成模型训练微调及漏洞Prompt构造，熟练绘制损失曲线、混淆矩阵、算法效果对比等学术级可视化图表，能够量化实验指标并完成可复现性验证

2. 数学与统计专业背景，或者数学优化功底扎实，系统修习过优化、统计机器学习理论课程，有算法收敛速率、样本复杂度相关理论分析经历，请参考下述两个公式确定

• 基础门槛：熟练掌握凸优化、梯度类算法迭代收敛性分析

• 进阶要求：能够独立完成算法收敛速率阶数推导、统计学习框架下样本复杂度理论证明

• 最夯能力：可以看懂并复现相关理论引理、不等式放缩、概率界估计全过程

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深度参与课题全流程研究，与导师深度协同、紧密联动开展科学研究，完整经历从问题提出、算法实现到成果产出的整套科研训练。

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