教育部高等学校科学研究发展中心设立“中国高校产学研创新基金－新一代信息技术创新项目”，用以资助大学生团队开展信息技术领域的创新创业应用实践，推动互联网创新人才培养。我院蒋文豪老师申报的《人工智能技术在未知威胁检测中的研究与应用》项目通过初审、专家组评审、通讯评审终审、会评等各个评审环节，于2023年10月成功立项。

该项目从深度学习的理论技术作为可行性的切入点，大胆尝试构建新的深度学习模型，从未知威胁检测应用场景出发，以期获得更高精度的未知威胁检测效果。项目研究内容分为三个部分：(1)数据特征选择引入神经网络。无效或冗余的特征会增加计算时间并降低未知威胁检测性能，选用基于相关性、快速相关性和一致性这三种主要的数据特征选择方法，以帮助选择重点密切的数据特征并减少数据冗余。(2)融合深度学习的未知威胁检测。选用卷积神经网络从网络数据流量中提取有意义的数据特征，长短时记忆网络保留提取数据特征之间的长期依赖关系，通过试错的方式优化融合深度学习模型的超参数，以实现大数据环境下的未知威胁检测。(3)有效的对抗性生成网络攻击流量。在未知威胁检测中主要目标是对攻击流量的特征添加最小可能的扰动，以使生成的攻击性流量成功绕过基于深度学习的未知威胁检测，同时保持其作用域约束。

通过为期一年的研究，该项目于2025年1月顺利结题。实现了我校在国家级科技项目上的稳定突破，是我校在“双高”建设中全面提升教育科研水平的标志性成果。