（通讯员 吴志伟 闵靖）10月14日上午，由统计与数学学院主办的“中南·统数”数据科学系列讲座（2025年22期）在文澴楼215教室举办。格拉斯哥大学数学与统计学院高级讲师杨笑尘博士受邀以“黑盒攻击方法”为主题开展前沿学术分享。本期讲座由统计与数学学院副院长王艳清教授主持，学院师生积极参与。

报告中，杨笑尘博士结合自身丰富的研究经验，系统阐述了黑盒攻击在人工智能安全领域的价值。她指出，黑盒攻击是指在无法获取模型内部结构与参数时，仅依赖输入输出信息来生成对抗样本。因更贴近实际场景，研究黑盒攻击对揭示模型脆弱性和设计防御机制具有重要意义。杨博士进一步分享了这一领域的两项最新研究：在视觉分类任务中，提出了基于贝叶斯模型平均的黑盒攻击方法，显著提高了攻击的有效性与跨模型迁移能力；在大语言模型应用中，探索了基于梯度的对抗提示技术，通过增强语义合理性实现了更自然、可解释的攻击生成。

在提问环节，师生围绕黑盒攻击的实践挑战和迁移方法等问题踊跃提问，杨笑尘博士结合具体研究案例逐一回应，现场交流深入，气氛热烈。此次报告不仅深化了师生对人工智能安全前沿动态的理解，也激发了大家对模型可信性与防御机制研究的兴趣，对推动高水平学术研究与人才培养具有积极意义。

审核人：梁娜