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更新时间：2026.08.14
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马平川

| 博士 高校教授 博士生导师

单位：

职务：

研究方向：

办公地址： 计算机学院D331

办公电话：

电子邮箱： pma@zjut.edu.cn
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  • 个人简介

    【招生信息】

    长期招收硕士研究生、博士研究生，常年招聘博士后。欢迎对数据科学、人工智能有热情、有想法的同学加入！

    导师简介

    马平川，浙江工业大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师，国家级高层次青年人才计划入选者。博士毕业于香港科技大学计算机科学与工程系（导师：王帅教授），本科毕业于北京电子科技学院，曾赴加州大学伯克利分校、微软亚洲研究院等机构访学交流。

    主要从事人工智能、数据科学、隐私保护方向的研究，致力于解决大模型时代数据可用不可见、可算不可识的核心科学问题。在SIGMOD、VLDB、KDD、TOSEM、TIFS等数据库、软件工程与信息安全领域CCF-A类顶级会议和期刊发表论文30余篇，谷歌学术引用1700余次。更多信息请见个人主页：https://pingchuan.moe/

    研究方向

    围绕智能时代的安全与信任问题，开展以下三个方向的研究：
    1. 大模型及智能体 大模型驱动的智能数据分析与决策、基于大模型的软件工程与攻防实践、大模型能力评测与增强；
    2. 可信人工智能 大模型安全攻防与自防御机制（越狱检测与防护）、伦理一致性检测与缓解、AI系统的可解释性与公平性、基于因果推断的模型评估与可信决策；
    3. 隐私保护智能计算 面向机器学习与数据分析全链路的隐私增强技术：差分隐私因果发现、零知识证明与可验证计算、隐私保护机器学习编译、联邦学习等，实现数据可用不可见、结果可验证。


    为什么选择加入？

    • 瞄准顶会顶刊的培养目标：课题组以CCF-A类会议、期刊为主要发表目标，学生入学即进入前沿课题，接受从选题、实验到论文写作的完整科研训练；
    • 国际一流的合作网络：与香港科技大学、加州大学伯克利分校、微软亚洲研究院等保持紧密合作，鼓励优秀学生参与联合培养、访学交流和实习；
    • 学术+产业双重视野：课题组同时有顶级学术产出和真实的产业转化，无论未来走学术还是工业界，都能获得对口的训练和资源（计算设施包括：8卡 H800、4卡 5090、RTX 5880 Ada等）；
    • 精细化指导：导师一线带学生，定期一对一讨论，鼓励自主探索与独立选题。

    我们期待的你

    • 对科研有真正的兴趣和自驱力；
    • 具备扎实的数学与编程基础（熟悉Python/C++，有机器学习、数据库、密码学或安全背景者优先）；
    • 有良好的英文读写能力；
    • 有科研经历、竞赛获奖或开源项目经验者优先，但不是必需：我们更看重潜力和态度。

    联系方式

    有意者请将个人简历、成绩单、代表性成果（如有）发送至邮箱，邮件标题注明硕士/博士/博士后申请-姓名-学校，我会尽快回复并安排进一步交流。




  • 个人简介

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    导师简介

    马平川，浙江工业大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师，国家级高层次青年人才计划入选者。博士毕业于香港科技大学计算机科学与工程系（导师：王帅教授），本科毕业于北京电子科技学院，曾赴加州大学伯克利分校、微软亚洲研究院等机构访学交流。

    主要从事人工智能、数据科学、隐私保护方向的研究，致力于解决大模型时代数据可用不可见、可算不可识的核心科学问题。在SIGMOD、VLDB、KDD、TOSEM、TIFS等数据库、软件工程与信息安全领域CCF-A类顶级会议和期刊发表论文30余篇，谷歌学术引用1700余次。更多信息请见个人主页：https://pingchuan.moe/

    研究方向

    围绕智能时代的安全与信任问题，开展以下三个方向的研究：
    1. 大模型及智能体 大模型驱动的智能数据分析与决策、基于大模型的软件工程与攻防实践、大模型能力评测与增强；
    2. 可信人工智能 大模型安全攻防与自防御机制（越狱检测与防护）、伦理一致性检测与缓解、AI系统的可解释性与公平性、基于因果推断的模型评估与可信决策；
    3. 隐私保护智能计算 面向机器学习与数据分析全链路的隐私增强技术：差分隐私因果发现、零知识证明与可验证计算、隐私保护机器学习编译、联邦学习等，实现数据可用不可见、结果可验证。


    为什么选择加入？

    • 瞄准顶会顶刊的培养目标：课题组以CCF-A类会议、期刊为主要发表目标，学生入学即进入前沿课题，接受从选题、实验到论文写作的完整科研训练；
    • 国际一流的合作网络：与香港科技大学、加州大学伯克利分校、微软亚洲研究院等保持紧密合作，鼓励优秀学生参与联合培养、访学交流和实习；
    • 学术+产业双重视野：课题组同时有顶级学术产出和真实的产业转化，无论未来走学术还是工业界，都能获得对口的训练和资源（计算设施包括：8卡 H800、4卡 5090、RTX 5880 Ada等）；
    • 精细化指导：导师一线带学生，定期一对一讨论，鼓励自主探索与独立选题。

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    • 具备扎实的数学与编程基础（熟悉Python/C++，有机器学习、数据库、密码学或安全背景者优先）；
    • 有良好的英文读写能力；
    • 有科研经历、竞赛获奖或开源项目经验者优先，但不是必需：我们更看重潜力和态度。

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