2026-01-22 00:01:33 网络安全文章来源：ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

文章总结： 中山大学本科生论文被CCFA类会议AAAI2026接收。研究提出分层量子-经典混合框架HiQ-Lip，用于ReLU神经网络全局Lipschitz常数估计。该方法通过图粗化等策略在量子比特受限下处理大规模优化，实验显示相比GeoLip实现2倍加速，兼顾了上界质量与计算效率。 综合评分： 75 文章分类： AI安全

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中山大学网络空间安全学院本科生论文被CCF A类国际顶级会议AAAI 2026接收

信息网络安全杂志

2026年1月21日 17:01 上海

近日，CCF A类国际顶级会议 AAAI 2026公布录用结果，中山大学网络空间安全学院2022级本科生赫浩锜、林小凯，2023级本科生许文志、柳若盈的论文HiQ-Lip: A Hierarchical Quantum-Classical Method for Global Lipschitz Constant Estimation of ReLU Networks成功被会议接收。指导老师为肖艳副教授。

国际先进人工智能协会年会

AAAI

国际先进人工智能协会年会（AAAI Conference on Artificial Intelligence，简称 AAAI）是人工智能领域最具影响力的国际学术会议之一，亦被中国计算机学会（CCF）列入人工智能方向A类推荐会议。据会议通知，AAAI-26主会技术轨进入评审论文23680，最终录用4167篇，总体录用率17.6%。

论文简介

论文面向ReLU神经网络全局Lipschitz常数估计这一关键且计算复杂度极高的问题，提出一种分层量子-经典混合框架HiQ-Lip：将估计问题转化为QUBO（无约束二进制二次优化），通过“图粗化—量子求解—逐层细化”的层级求解策略，在量子比特规模受限的条件下仍可处理更大规模的优化结构，并支持在CIM（Coherent Ising Machine）等量子/量子启发设备上对关键子问题进行加速求解。实验结果显示，部分SDP/松弛类方法难以在合理时间内给出合理结果，而HiQ-Lip在更难问题的求解中兼顾上界质量与计算效率：相比代表性方法GeoLip，HiQ-Lip实现2倍加速。

指导教师简介

肖艳副教授

肖艳，中山大学网络空间安全学院副教授，硕士生导师，中山大学“百人计划”引进人才、逸仙学者，香港城市大学博士，曾任新加坡国立大学研究员。长期从事人工智能可信性分析以及软件缺陷定位研究，包括自动驾驶的可信度评估、提高模型准确性的深度神经网络修复、深度学习系统输入判别。研究属于软件工程和人工智能领域，涉及软件缺陷定位、软件代码可读性、软件集成测试、数据挖掘和大数据分析等应用领域。在TDSC、TIFS、ICSE、ASE、TOSEM和TSE等软件工程和安全顶级会议/期刊上发表论文50余篇，发明/授权中国发明专利5项。指导的本科生以一作身份发表了2篇CCF-A论文，指导本科生获得中山大学2025届校级优秀本科毕业论文。

中山大学网络空间安全学院不断加强学科专业建设，推进科研育人，学子相继在国际顶级会议论文录用方面斩获佳绩，展现了蓬勃进取的精神风貌。学院将继续坚持落实立德树人根本任务，培养具备卓越创新思维、能够引领未来的网络空间安全人才。

来源：中山大学网络空间安全学院

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