杨焱青

教育背景

1. 2015.09-2021.07：北京邮电大学，信息安全，博士

2. 2006.09-2009.07：新疆大学，通信与信息系统，硕士

3. 2002.09-2006.07：新疆大学，电子信息科学与技术，学士

工作简历

1. 2009.09-至今： 新疆大学，信息科学与工程半岛体育在线(中国)有限公司官网。

主持或参与项目

1. 新疆自治区高校科研计划项目, 青年项目, XJEDU2021Y003, 基于深度生成模型的工控网络攻击检测技术研究, 2021-01 至 2022-12, 在研, 主持。

2. 新疆维吾尔自治区自然科学基金委员会, 面上项目, 2019D01C058, 基于AutoML的智能交通流量预测研究, 2019-05 至 2022-04, 结题, 主持。

3. 自治区科技计划项目, 天山创新团队计划, 2020D14044, 多模态信息感知与智能处理创新团队, 2021-01 至 今,在研, 参与。

4. 新疆自治区高校科研计划项目, 面上项目, XJEDU2017M005, 基于异常模型的移动应用软件运行时行为检测方法研究, 2017-07 至 2020-12, 结题, 参与。

5. 国家重点研发计划项目, 2017年国家重点研发计划“网络空间安全”重点专项, 2017YFB0802803, 网络空间安全——社会工程学在网络安全中的应用方法与理论研究, 2017-06 至 2020-12, 结题, 参与。

学术成果

1. Yanqing Yang, Kangfeng Zheng, Bin Wu, Yixian Yang, Xiujuan Wang. Network intrusion detection based on supervised adversarial variational auto-encoder with regularization[J]. IEEE Access, 2020, 8: 42169-42184. (SCI检索, DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2977007, WOS:000525389000016)

2. Yanqing Yang, Kangfeng Zheng, Chunhua Wu, Yixian Yang. Improving the classification effectiveness of intrusion detection by using improved conditional variational autoencoder and deep neural network[J]. Sensors, 2019, 19(11): 2528. (SCI检索, DOI: 10.3390/s19112528, WOS:000472133300106)

3. Yanqing Yang, Kangfeng Zheng, Chunhua Wu, Xinxin Niu, Yixian Yang. Building an effective intrusion detection system using the modified density peak clustering algorithm and deep belief networks[J]. Applied Sciences, 2019, 9(2): 238. (SCI检索, DOI: 10.3390/app9020238, WOS:000459436300028)

4. Maonan Wang, Kangfeng Zheng, Yanqing Yang, Xiujuan Wang. An explainable machine learning framework for intrusion detection systems[J]. IEEE Access, 2020, 8: 73127-73141. (SCI检索, DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2988359, WOS:000530828600012)

5. Bin Wu, Le Liu, Yanqing Yang, Kangfeng Zheng, Xiujuan Wang. Using improved conditional generative adversarial networks to detect social bots on Twitter[J]. IEEE Access, 2020, 8: 36664-36680. (SCI检索, DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2975630, WOS:000524616200010)

6. Maonan Wang, Kangfeng Zheng, Dan Luo, Yanqing Yang, Xiujuan Wang. An Encrypted Traffic Classification Framework Based on Convolutional Neural Networks and Stacked Autoencoders[C]. 2020 IEEE 6th International Conference on Computer and Communications (ICCC). IEEE, 2020: 634-641. (EI检索, DOI: 10.1109/ICCC51575.2020.9344978)

7. Maonan Wang, Kangfeng Zheng, Yanqing Yang, Xiujuan Wang. CENTIME: A Direct Comprehensive Traffic Features Extraction for Encrypted Traffic Classification[C]. 2021 IEEE The 6th International Conference on Computer and Communication Systems. IEEE, 2021. (EI检索)

8. 基于深度学习的TLS流量加密识别系统V1.0，软著登记号：2022SR0295910。