刘臻，男，中共党员，信息安全系讲师。2023年博士毕业于北京理工大学网络空间安全专业，研究方向包括网络攻防能力量化、人工智能系统安全测试、自动化网络渗透测试。参与国家重点重点研发计划项目2项（结题1项、在研1项）、国家自然科学基金项目1项（结题），共发表相关研究成果论文8篇，其中2篇发表在CCF A、B类领域顶刊中，已授权国家发明专利3项，已受理国家发明专利1项。

成果列表：

[1] Liu Z, Hu C, Shan C. Riemannian manifold on stream data: Fourier transform and entropy-based DDoS attacks detection method[J]. Computers & Security, 2021, 109: 102392.（CCF B）

[2] Liu Z, Hu C Z, Shan C, et al. ADCaDeM: A Novel Method of Calculating Attack Damage Based on Differential Manifolds[J]. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2022, 20(5): 4070-4084.（CCF A）

[3] Liu Z, Hu C, Shan C, et al. DEFIA: Evaluate defense effectiveness by fusing behavior information of cyberattacks[J]. Information Sciences, 2023, 646: 119375.（CCF B，一区）

[4] Ying Li, Chun Shan, Zhen Liu, Shuyan Liao. A Comprehensive Review on Deep Learning System Testing. The 24rd International Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing (ICA3PP 2024)（CCF C）

[5] Zhang X, Yan H, Liu Z. A Study of Cyber Attack Behavior based on Algebraic Topology[C]//Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2021, 1856(1): 012068.

[6] Gao X, Shan C, Hu C, et al. An adaptive ensemble machine learning model for intrusion detection[J]. Ieee Access, 2019, 7: 82512-82521.

[7] Zhao X, Zhang Y, Xue J, et al. Research on network risk evaluation method based on a differential manifold[J]. IEEE Access, 2020, 8: 66315-66326.

[8] 王建斌, 刘臻, 胡昌振, 等. 基于静态分析的缺陷模式匹配研究[J]. 信息安全研究, 2018, 4(4): 359.

[9] 胡昌振；刘臻；单纯；张晓宇；高献伟，一种基于代数拓扑的网络攻击行为效用计算方法，国家发明专利，ZL201910852624.9（已授权）

[10] 胡昌振；刘臻；单纯；赵小林；郭守坤，基于微分流行的网络状态模型构建方法和状态评估方法，国家发明专利，ZL201810649324.6（已授权）

[11] 胡昌振；刘臻；单纯；宫英慧；王可惟，基于流数据的黎曼流形结构的 DDoS 攻击检测方法，国家明专利，ZL 202110484817.0（已授权）

[12] 国家自然科学联合基金项目，基于拓扑不变量的软件漏洞发现方法与技术，U1636115，2017.01-2019.12，66万元，已结题，参与

[13] 国家重点研发计划项目，网络系统安全度量方法与指标体系，2016YFB0800700，2016.07-2019.06，1342万元，已结题，参与

[14] 国家重点研发计划项目，XXX 平台集成与示范，2024.07-2026.06，280.3万元，在研，参与