清华新闻网11月4日电 近日，第31届ACM计算机与通信安全会议（ACM Conference on Computer and Communications Security，CCS）在美国盐湖城举行。清华大学网络研究院杨家海教授团队与新加坡管理大学、国网上海市电力公司、南洋理工大学等单位合作发表的论文“用规则提炼深度学习模型：网络安全应用中异常检测模型的全局解释”（Rules Refine the Riddle：Global Explanation for Deep Learning-Based Anomaly Detection in Security Applications）获得杰出技术成果奖（Distinguished Artifact Award）。论文第一作者为网络研究院2019级博士生韩东岐，通讯作者为网络研究院副教授王之梁。

获奖证书

该论文提出了一种能准确反映网络安全异常检测模型逻辑的全局解释方法GEAD，该方法将黑盒深度学习模型知识提取为规则集，以便于安全专家分析，很好地解决了网络安全异常检测应用中深度学习算法全局可解释问题。论文还展示了三种典型应用：专家知识和模型知识的对比、不同模型之间蕴含知识的差异，以及专家知识和模型知识的深度融合。

颁奖照片

ACM CCS是网络安全领域四大顶级学术会议（BIG4）之一，是中国计算机学会CCF的A类会议，已有30余年历史，对网络安全领域具有重要影响，今年论文录取率仅为16％。杰出技术成果奖（Distinguished Artifact Award）旨在表彰高质量的科研技术成果，强调与论文相关的技术成果的重要性。此次是CCS会议首次颁发杰出技术成果奖，也是中国大陆机构以及清华大学学者首次获得“安全四大”会议的该类奖项。

供稿：网络研究院

编辑：肖零

审核：郭玲