个人简介
陈泓瑞，香港中文大学（深圳）计算机科学硕士研究生，拥有应用数学、数据科学、计算机科学跨学科专业背景，长期深耕人工智能安全、后门学习、计算机视觉及生成模型领域，从事相关研究与工程实践工作。
研究聚焦后门学习算法评测体系构建、生成式图像编辑的通用后门攻击方法研究，具备从科研问题抽象、算法设计实现到开源平台搭建的全流程研究能力。相关研究成果发表于 NeurIPS、TPAMI、IJCV 等人工智能领域顶会顶刊，主导搭建的后门学习基准平台获得广泛学术关注。
教育背景
2022.09 – 2025.11 香港中文大学（深圳） 计算机科学，硕士研究生
2020.09 – 2022.07 香港中文大学（深圳） 数据科学，理学硕士
2016.09 – 2020.07 香港中文大学（深圳） 应用数学，理学学士
工作经历
2021.09 – 2022.06 深圳大数据研究院 研究助理
学术论文
BackdoorBench: A Comprehensive Benchmark of Backdoor Learning，NeurIPS 2022
BackdoorBench: A Comprehensive Benchmark and Analysis of Backdoor Learning，IJCV 2025
Versatile Backdoor Attack with Visible, Semantic, Sample-Specific, and Compatible Triggers，TPAMI
发明专利
后门攻击中中毒图像的生成方法、系统及后门攻击方法，2023.06 公开，专利号：CN116309920A