谷勇浩，毕业于北京邮电大学，工学博士。现为北京邮电大学计算机学院硕士生导师，CCF会员，全国研究生教育评估监测专家，中国互联网协会首批特聘青年专家，北京邮电大学“网络空间国际治理研究基地”成员。目前研究方向为：网络安全、数据科学与信息处理。主持参与国家级、省部级及企业资助的科研项目几十余项，包括：863项目，国家自然科学基金，国家242信息安全专项，发改委重大专项，工信部“十二五”前期预研课题，科技部重大专项，公安部重点实验室开放课题基金、工信部通信软课题研究、华为基金、中兴基金、CCF-绿盟鲲鹏基金、CCF-蚂蚁集团科研基金、IBM高校合作项目、阿里巴巴高校合作项目、工信部标准研究项目等。在IEEE等国内外学术期刊和学术会议上发表论文近百篇（CCF A/B、SCI/EI论文40多篇），申请专利20余项。IEEE PIC、FCS2020、ICA3PP2021(CCF C)等多个国际学术会议程序委员会委员和Session Chair，IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems(1区)、IEEE ACCESS、IEEE/ACM Transactions on Networking(CCF A)、Journal of Computer Science and Technology（2区/CCF B）、Security and Communication Networks(CCF C)、International Journal of Distributed Sensor Networks、通信学报等多个高水平期刊和会议审稿人，《软件》杂志特邀编委。

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讲授课程

大学计算机基础、Java高级语言程序设计、C语言课程设计、人工智能与科研写作

科研项目

主要研究内容：针对网络空间安全中攻击行为检测难、溯源难和攻击样本标记困难等问题，利用攻击者在通信网络流量和终端日志中留下的异常行为数据，采用数据挖掘、机器学习和深度学习等大数据分析手段和建模方式，实现攻击行为的精准检测；同时，针对传统机器学习用于网络安全检测过程中存在模型老化、可解释性差以及易受对抗样本攻击等问题，从图表示学习、图挖掘、知识图谱、统计学、因果推理等多方面开展研究。

1、基于通信行为建模的加密恶意流量检测技术研究

2、基于多模态关联分析的隐匿攻击检测及溯源技术研究

3、基于海量终端行为数据的入侵检测技术研究与开发

4、基于异质图的恶意软件相似性度量及家族聚类技术研究

5、高效稳定的恶意软件相似性度量及检测技术研究

6、恶意软件检测及对抗技术研究

7、WebShell检测技术的研究

8、基于AI的流量基线异常检测技术研究与系统实现

9、基于机器学习的恶意域名及僵尸网络检测技术研究

10、网络空间安全仿真-知识图谱构建技术框架

11、知识驱动的安全事件信息推理和溯源技术研究

Windows恶意软件检测展示平台 Demo

基于AI的源代码相似性检测展示平台 Demo

隐匿场景下异常流量检测分析展示平台Demo

加密恶意流量检测展示平台 Demo

智网慧眼——基于AI的物联网异常流量智能检测平台 Demo

校园网入侵检测可视化展示平台 Demo

学术论文

• Yonghao Gu, Xiaoqing Zhang, Hao Xu. DyGCN: Dynamic Graph Convolution Network-based Anomaly Network Traffic Detection. TrustCom 2024.
• 谷勇浩，徐昊，张晓青. 基于多粒度表征学习的加密恶意流量检测. 计算机学报, 2023,46(9):1888-1899. pdf code
• 张晓青，谷勇浩，田甜. 基于分层自编码器的异常网络流量检测. 2022. pdf code
• Hang Zhang, Yonghao Gu, Xiaolin Chai, and Peng Qi. Research and Implementation of Host Behavior Anomaly Detection Technology Based on Deep Learning. CSCWD 2022. pdf code
• Zeqi Huang and Yonghao Gu. One-Class Directed Heterogeneous Graph Neural Network for Intrusion Detection. ICIAI 2022. pdf
• 谷勇浩，王翼翡，等. 基于多重异质图的恶意软件相似性度量方法. 软件学报, 2023,34(7):3188-3205. pdf code
• Gu Yonghao and Li Liangxun. GraphEvolveDroid: Mitigate Model Degradation in the Scenario of Android Ecosystem Evolution. CIKM 2021. pdf code
• 谷勇浩，黄博琪，等. 基于半监督深度学习的木马流量检测方法.计算机研究与发展, 2022,59(6):1329-1342. pdf code
• Gu Y., Li L., Zhang Y. Robust Android Malware Detection Based on Attributed Heterogenous Graph Embedding. In: Frontiers in Cyber Security(FCS), pp. 432-446, 2020. Communications in Computer and Information Science, vol 1286. Springer, Singapore. (Best Student Paper) pdf code
• Yonghao Gu, Kaiyue Li, Zhenyang Guo, Yongfei Wang. Semi-supervised K-means DDoS Detection Method Using Hybrid Feature Selection Algorithm. IEEE ACCESS, vol. 7, pp. 64351-64365, 2019. pdf Demo
• Yonghao Gu, Yongfei Wang, Zhen Yang and Yimu Gao. A Distributed Privacy-Utility Tradeoff Method Using Distributed Lossy Source Coding with Side Information. KSII Transactions on Internet and Information Systems, vol. 11, no. 5, pp. 2778-2791, 2017.
• Yonghao Gu, Yongfei Wang, Zhen Yang, Fei Xiong, and Yimu Gao, Multiple-Features-Based Semisupervised Clustering DDoS Detection Method, Mathematical Problems in Engineering, vol. 2017, Article ID 5202836, 10 pages, 2017. pdf
• Gu, Yong-Hao; Guo, Da; Lin, Jiu-Chuan. Energy-saving privacy data secure aggregation method. Journal on Communications. 2014, 35(Z2) : 112-116.
• Yonghao, Gu; Weiming, Wu. A Light-weight Mutual Authentication Protocol for ISO18000-6B Standard RFID System. 2009 IEEE International Conference on Communications Technology and Applications (IEEE ICCTA2009), Beijing, China. October 16-18, 2009. pp : 21-25.
• Gu Yonghao, Wu Weiming. Mutual Authentication Protocol based on Tag ID Number Updating for Low-cost RFID. 2009 IEEE International Conference on Network Infrastructure and Digital Content (IEEE IC-NIDC 2009), Beijing, China. November 6-8, 2009. pp: 548-551.
• Gu Yonghao, Wu Weiming. DDoS detection and prevention based on joint entropy and conditional entropy. Key Engineering Materials Vols. 474-476 (2011) pp: 2129-2133.
• Gu Yonghao. A Quantifying Method for Trade-off between Privacy and Utility. IET International Conference on Information and Communications Technologies. Apr. 27-29, 2013. pp:270-273.
• Gu Yong-hao. An Automatically Privacy Setting Algorithm based on Rasch Model. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. 2013, 20(S2) : 17-20.
• 谷勇浩,林九川. 基于多变量信源编码的隐私效用均衡方法.通信学报,2015,36(12):172-177.
• 谷勇浩,林九川,郭达. 基于聚类的动态社交网络隐私保护方法.通信学报,2015,36(Z1):126-130.

专利

• 隐私数据自动设置方法和装置。专利号：ZL 201310413660.8
• 低能耗的安全数据融合方法和装置。专利号：ZL 201310413722.5
• 一种基于有监督学习的多级钓鱼网站检测方法及检测系统。专利号：ZL 201811224807.8
• 一种WebShell检测方法。专利号：ZL 201810267006.3
• 基于集成学习的Fast-flux域名检测方法。专利号：201911013025.4
• 基于混合方法的三层钓鱼网站检测系统。专利号：ZL 201911013051.7
• 基于混合学习的Domain-flux僵尸网络检测方法。申请号：201910449046.4
• 一种检测网络攻击的方法和设备。专利号：ZL 200810144463.X
• 分布式拒绝服务检测防御方法及网络设备。专利号：ZL 200810167441.5
• 一种检测低速率拒绝服务攻击的方法及装置。专利号：ZL 200910085344.6
• 一种分布式入侵检测方法、装置和系统。专利号：ZL 200910109363.8
• 一种实现RFID系统中阅读器与标签认证的方法与系统。专利号：ZL 201710053713.8
• 流量检测方法、装置、电子设备和存储介质。申请号：202110975446.6
• 加密恶意流量检测方法、装置、存储介质以及电子装置。申请号：202111173358.0
• 流量预测方法、装置以及存储介质。申请号：201911359122.9
• 一种无监督的主机入侵检测方法及系统。专利号：ZL 202210249400.0
• 一种木马病毒检测方法及装置。申请号：202311267213.6

标准

• YD/T 4587-2023 网络空间安全仿真 术语
• YD/T 4594-2023 网络空间安全仿真 试验环境隔离要求
• YD/T 4589-2023 网络空间安全仿真 网络安全知识获取系统的功能要求
• YD/T 4595-2023 网络空间安全仿真 网络安全试验知识的统一表示与接口要求
• YD/T 4597-2023 网络空间安全仿真 无人机系统信息安全仿真平台接入技术要求
• YD/T 6002-2024 网络空间安全仿真 知识图谱构建技术框架

获奖

• 2010年，获工信部通信业“十二五”规划前期课题优秀成果奖
• 2018年，获得北京邮电大学大学生创新创业竞赛优秀指导教师
• 2018年，在第三届“中国高校计算机大赛-团体程序设计天梯赛”中，合作指导北邮代表队获得包括“全国团队一等奖”在内的七个奖项
• 2019年和2021年，两年指导研究生获得北京邮电大学研究生创新创业成果三等奖
• 2020年，指导研究生获得北京邮电大学优秀硕士毕业论文（题目为：Web应用中XSS及DDoS攻击检测方法的研究与实现）
• 2020年，指导研究生获得FCS2020 Best Student Paper Awards
• 2020年，获得北京市本科毕设优秀指导教师一次，先后三次获得北京邮电大学本科毕设优秀指导教师
• 2020年和2021年，两年指导本科生获得北京邮电大学”雏雁计划”大赛暨中国国际”互联网+”大学生创新创业大赛校内选拔赛三等奖
• 2021年，当选北京邮电大学计算机学院“年度我心中的好导师”
• 2021年，指导研究生获得北京邮电大学优秀硕士毕业论文（题目为：基于异质图嵌入的Android恶意软件检测的研究与实现）
• 2021年，被授予北京邮电大学计算机学院（国家示范性软件学院）“优秀共产党员”称号
• 2021年，获得北京邮电大学“北京移动”教学创新奖
• 2021年，指导研究生获得DataCon2021大数据安全分析竞赛网络流量分析赛道优胜奖
• 2022年，指导研究生获得北京邮电大学优秀硕士毕业论文（题目为：基于图表示学习的恶意软件相似性度量方法研究与实现）
• 2022年，《基于异质图的恶意软件相似性度量及家族聚类技术研究》，被广东省信息安全技术重点实验室评为优秀项目
• 2023年，CCF-蚂蚁集团科研基金项目《基于通信行为建模的加密恶意流量检测技术》，被评为“蚂蚁集团优秀学术合作项目”
• 2023年，指导研究生获得北京邮电大学优秀硕士毕业论文（题目为：《加密恶意流量检测方法的研究与实现》） 成果：Demo
• 2023年，指导研究生获得DataCon2023大数据安全分析竞赛软件安全赛道优胜奖（主办方：奇安信、清华大学、蚂蚁集团、腾讯安全大数据实验室等）
• 2024年，指导研究生在首届“加密视频内容识别测试邀请赛”中荣获三等奖（主办方：鹏城实验室、中国网络空间新兴技术安全创新论坛等）
• 2024年，指导两名本科生获得北京邮电大学优秀学士学位论文奖（题目分别为：《基于机器学习的物联网异常流量检测技术的研究与实现》和《物联网异常流量检测平台的设计与实现》） 成果： Demo
• 2024年，指导研究生获得DataCon2024大数据安全分析竞赛漏洞分析赛道二等奖