基本信息 姓 名 ： 王志
性 别 ： 男
所属部门： 信息安全系
行政职务： 无
职 称 ： 副教授
学 历 ： 博士
所学专业： 信息安全
办公电话：
电子邮件： zwang@nankai.edu.cn
研究方向： 计算机病毒的分析与防治



个人简介： 王志，博士，研究兴趣为计算机病毒的分析与防治。

恶意代码不断的进化，已经从传统的病毒、蠕虫、木马等针对Windows和Linux操作系统的恶意代码，进化到针对人工智能系统、物联网系统、区块链的新型恶意代码；进化速度越来越快，根据国际测评结构AV-Test的报告，平均每天新发现超过39万个恶意程序，人工分析已经无法应对如此大量的恶意代码样本，大数据处理和机器学习技术被广泛采用。恶意代码的躲避技术已经从对抗人工分析，进化到对抗机器学习，例如概念漂移攻击、躲避攻击、毒饵攻击、DGA、Fast Flux、Domain Flux、ML Stealing、Block Chain等等。
机器学习算法都是建立在底层数据分布规律具有稳定性的假设之上，恶意代码的快速进化，使其数据分布规律在不断变化，不具有稳定性。机器学习自身的脆弱性，导致机器学习检测模型退化问题严重。
当前主要研究内容：1. 针对模型退化问题，提出在线学习、异构模型的协同学习等思路，缓解模型退化；2. 针对恶意代码的混淆变异问题，研究形式化推理和验证技术，结合传统的静态和动态分析，利用高性能计算深入推理恶意代码的内部逻辑关系；


研究工作经历：
2012.7至今：南开大学 网络空间安全学院
2005.3-2007.7: 美国Fortinet安全公司 反计算机病毒实验室 病毒分析工程师
2009.6-2010.6: 新加坡管理大学SMU 信息系统学院SIS 信息安全实验室, 研究员Research Staff, 导师 Prof. Debin Gao
2013.12-2015.12:英国伦敦大学皇家霍洛威RUHL 信息安全组ISG 博士后, 合作导师 Prof. Lorenzo Cavallaro


主持和参与的科研项目
1. 主持，国家自然科学基金，面上项目，针对恶意代码概念漂移问题的对抗学习方法研究（**），2019-01-01至2022-12-31，67万，在研；
2. 主持，国家自然科学基金，青年项目，基于路径信息泄露问题自动逆向构建僵尸网络的协议模型（**），2014-01-01至2016-12-31，25万，已结项；
3. 主持，天津市自然科学基金，面上项目，针对人工智能系统恶意闪避与毒饵攻击的对抗学习方法(19JCYBJC15500)，2019-04-01至2022-03-31，10万，在研；
4. 主持，天津市自然科学基金，青年项目，僵尸网络命令控制协议的逆向推理与验证（15JCQNJC41500）,2015-04-01至2018-03-31，6万，已结项；
5. 主持，中国民航大学省部级科研机构开放基金，基于Conformal Prediction统计算法的网络安全威胁自动学习与预测模型研究（CAAC-ISECCA-201701），2017-01-01至2018-12-31，2万，在研；
6. 参与，UK EPSRC, Mining the Network Behaviour of Bots（EP/K033344/1）, 16 June 2013 -- 17 June 2017，PI Dr. Lorenzo Cavallaro, ￡680,623
7. 主持，赛尔网络下一代互联网技术创新项目，IPv6网络环境下网络恶意代码概念漂移问题的对抗学习研究（NGII**），2019-01-15至2020-01-15，10万，在研；



科研论文
2019年
1.Wei Shao, Zhi Wang*, Xiaolu Wang, Kefan Qiu, Chunfu Jia, Chong Jiang, LSC: Online Auto-Update Smart Contracts for Fortifying Blockchain-Based Log Systems. Information Sciences, Oct., 2019 (Online)
2.Xueshuo Xie, Zhi Wang*, Xuhang Xiao, Ye Lu, Shenwei Huang, Tao Li, A Confidence-Guided Evaluation for Log Parsers Inner Quality, Mobile Network and Applications(MONET), Jul., 2019 (Accepted)



2018年
1. Zhi Wang, Meilin Qin, Mengqi Chen, Chunfu Jia*, Yong Ma. A Learning Evasive Email-based P2P-like Botnet. China Communications, Feb, 2018
2.Bin Zhao, Chuangbai Xiao, Yu Zhang, Peng Zhai, Zhi Wang*. Assessment of Recommendation Trust for Access Control in Open Networks. Cluster Computing, 2018



2017年
1. Zhi Wang, Meiqi Tian, Xiao Zhang, Junnan Wang, Zheli Liu, Chunfu Jia and Ilsun You*. A Hybrid Learning System to Mitigate Botnet Concept Drift Attack. Journal of Internet Technology. Vol. 18, No. 6, PP. 1419-1428, Nov, 2017
2. Roberto Jordaney, Kumar Sharad, Santanu K. Dash, Zhi Wang, Davide Papini, Ilia Nouretdinov and Lorenzo Cavallaro. Transcend: Detecting Concept Drift in Malware Classification Models. Usenix Security, 2017
3.Zhi Wang, Meiqi Tian, Chunfu Jia*. An Active and Dynamic Botnet Detection Approach to Track Hidden Concept Drift. ICICS 2017
4.Zhi Wang, Meiqi Tian, Junnan Wang, Chunfu Jia*. An Ensemble Learning System to Mitigate Malware Concept Drift Attacks. ISPEC 2017
5.Zhi Wang, Meilin Qin, Mengqi Chen, Chunfu Jia*. Hiding Fast Flux Botnet in Plain Email Sight. SecureComm Workshop ATCS, 2017
6.Zhi Wang, Huanzhi Gao, Yiming Zhang, Yuchuan Hu, Kefan Qiu, Xiao Cheng, Chunfu Jia*. Fortifying Botnet Classification based on Venn-abers Prediction. CST 2017
7.Zhe Chen, Zhi Wang*, Chunfu Jia. Semantic-integrated software watermarking with tamper-proofing. MTA 2017



发明专利
1 王志，一种计算机恶意代码处理方法和系统，专利号 4.4，授权公告日2009-05-06；
2 张杰、王志，一种具有主动性的病毒自动防控系统和方法，专利号 1.8，授权公告日2011-06-15；
3 王志、贾春福，一种Internet恶意代码的发现和追踪方法，专利号 7.1，授权公告日2011-06-15；
4 王志、贾春福、邹赞、张晓康、刘敏，一种间谍程序的分析方法和计算机系统，专利号 6.8，授权公告日2016-02-17；
5 邹赞、张晓康、王志、贾春福、刘露，一种消息格式的提取方法和装置，专利号 9.7，授权公告日2016-08-17；
6 王志、邹赞、张晓康、贾春福、翁臣、黄志鹏，僵尸网络命令和控制协议的获取方法及装置，专利号 6.X，授权公告日2018-01-30；
7 王志、邹赞、张晓康、贾春福、刘露，恶意程序控制指令识别方法及装置，专利号 0.5，授权公告日2018-05-22；
8 王志、邹赞、张晓康、贾春福、蔡亚运，僵尸网络控制协议挖掘方法和装置，专利号 4.6，授权公告日2017-07-07；
9 王志、田美琦、秦枚林、贾春福，基于可信度的网络恶意行为检测方法，专利号 3.7, 授权公告日2019-11-08；
10 王志、田美琦、秦枚林、贾春福，实时在线学习的网络恶意行为检测方法，专利号 2.6，授权公告日 2019-10-23；
11 王志、田美琦、秦枚林、贾春福，面向大流量基于可信度的网络恶意行为检测方法，专利号4.5，授权公告日 2019-05-21；
12 王志、邱克帆、胡誉川、高欢芝、张倚铭、程校，基于可信度概率区间的多模型恶意代码检测方法，申请号 2.6，申请日 2018-05-14；
13 王志、余沛然、孙心怡、魏然、邱克帆，基于统计学习的恶意代码多模型交叉检测方法，申请号 7.2，申请日 2018-07-24；
14 王志、杨帆、李昊润、林美含、杨晨煜、刘新慧，基于统计学习的威胁情报利用与繁殖方法，申请号5.0，申请日 2018-10-22；
15 王志、肖旭航、谢学说、李涛，内网安全威胁智能分析方法，申请号5.5，申请日2019-03-22



软件著作权
1.基于威胁情报的网络安全实时感知和可视化系统，软件著作权登记号2017SR211770，登记日期 2017-05-26
2.基于统计学习的威胁情报繁殖系统，软件著作权登记号2018SR982834，登记日期2018-12-06
3.内网安全威胁智能分析系统V1.0，登记号2019SR**，登记日期 2019-04-02
4.基于开源威胁情报和机器学习的网络安全威胁实时感知与繁殖系统V1.0，登记号2019SR**，登记日期2019-06-21
5.基于可信度的多模型恶意代码交叉检测系统V1.0，登记号2019SR**，登记日期2019-08-01
6.基于可信度的网络威胁情报繁殖系统V1.0，登记号2019SR**， 登记日期2019-10-31



CVE漏洞


CVE-2018-20467：Denial of service, ImageMagick before 7.0.8-16
CVE-2：Integer Overflow vulnerability in objdump, as distributed in GNU Binutils 2.31.1 and ealier
CVE-2018-20673：Integer overflow vulnerabilityGNU libiberty, as distributed in GNU Binutils 2.31.1and ealier
CVE-2019-6988: Denial of service attack in OpenJPEG 2.3.0.



教学
《计算机病毒及其防治技术 Malware Analysis and Defense》
《汇编与逆向技术基础 Assembly Language and Reverse Engineering Foundation》