当下，网络安全领域风云变幻，新的研究方向不断涌现。网络安全专业研究生们科研过程中面临竞争压力大、创新点难找等问题及挑战，如何规划适合自己的学习路径？在热门研究方向中锚定自己的创新坐标，挖掘创新点呢？让我们与浙江大学特聘研究员卢立、南开大学副教授贾岩、西安邮电大学副教授郭瑞、北京交通大学助理教授朱晓强一同探寻答案。

问

如何规划学习路径？

西安邮电大学 郭瑞：

首先，保持良好的师生间高效沟通方式。其次，根据自己在专业方面的兴趣爱好进行深入研究，通过阅读综述类文献对未来研究方向有清晰的认识，夯实基础、把握课题研究发展动向。最后，在此基础上紧跟顶会、顶刊最新研究成果，构建适合自己的科研知识体系，并养成良好的前沿追踪习惯。

北京交通大学 朱晓强：

从系统性入门书籍或权威课程入手，建立完整的知识框架。同时，结合自身兴趣，尽早确定较明确的研究领域。例如，对系统安全感兴趣，可优先关注操作系统安全、内核漏洞、攻击检测等子方向；若偏向于通信安全，则可以聚焦协议分析、加密应用、零信道攻击等问题。在此基础上，选定一两个顶会（如CCS、NDSS等）长期追踪，形成“重点突破、以点带面”的学习策略。

浙江大学 卢立：

首先对整个网安领域有大致了解；然后根据自己的兴趣、或当前热点选择具体方向，如系统安全、人工智能安全、区块链等；之后寻找综述文献，对该方向概括性了解；进一步细化出具体课题，再看顶会顶刊的研究论文。总体而言，以自顶向下的思路，逐步细化目标方向，再深入其研究课题与基础知识。

南开大学 贾岩：

第一阶段确定大研究方向并培养自己的科研品味。建议浏览近5年顶会论文题目和摘要来寻找兴趣方向，选定方向后寻找高质量综述来读，宏观感受自己的兴趣和该领域的发展。之后精读并讨论与思考：

这项工作为什么可以发顶会？

文章为什么这么组织？

文章哪些点最吸引你？

第二阶段寻找文献的不足、空白，结合实践提出自己的idea。对于基础不扎实的同学，需要边读边培养自己的动手实践能力并储备充足的基础知识，确保精读论文能理解其80%的技术和原理，否则很容易导致知其然不知其所以然、人云亦云，无法形成自己的主见。

问

哪些研究方向比较热门且具有较大创新空间？

南开大学 贾岩：

会议各个主题的投稿数据即显示了不同方向的热度。从NDSS 25的数据看，AI安全显著火热于其他所有领域，其次是软硬件安全、区块链、漏洞攻击等。近几年随着人工智能尤其是大模型的快速发展，研究AI系统本身的安全和应用AI解决以前做得不够好的目标无疑是最热门且有较大创新空间的方向之一。

北京交通大学 朱晓强：

目前，网络安全领域中如AI安全、系统漏洞挖掘、数据隐私保护、零信任架构、区块链安全、工业互联网安全、攻防对抗智能体设计等方向都极具活力。例如，AI模型的对抗样本防御、边缘设备的隐私感知计算、自动化逆向分析工具的设计，均具有较大研究价值与创新潜力。

浙江大学 卢立：

结合学术前沿以及当前的应用热点，以下几个方向是较为热门且亟待深挖的：生成式人工智能的内生安全与内容安全、具身智能安全、无人驾驶交通工具安全等。生成式人工智能、尤其是大模型已成为当前产业创新的重中之重，其内生的安全以及其生成内容的安全已经受到国家和产业的高度关注，但同时其安全研究又相对落后，具有较大潜力；随着具身智能应用的不断铺开，其安全问题也日趋严重，亟待突破；智能网联汽车、低空经济等产业的快速发展，带动无人驾驶交通工具的大规模应用，其与物理世界的深度绑定使得其安全风险极易外溢为损害经济财产、乃至生命安全的风险，亟需研究。

西安邮电大学 郭瑞：

AI安全。AI模型自身的安全脆弱性及AI赋能安全应用的可靠性问题。具体如：研发轻量化、低扰动的实时对抗样本检测模型，结合联邦学习保护训练数据隐私；构建可视化决策路径分析工具，提升安全分析中的模型透明度；针对深度伪造（Deepfake）、钓鱼邮件生成等AIGC滥用场景，设计多模态伪造指纹溯源技术等。

隐私计算与数据安全。设计支持异构数据源（如医疗+金融）的联邦学习框架，解决非独立同分布数据下的模型收敛问题；面向物联网设备研发低功耗的差分隐私嵌入芯片，平衡安全性与算力约束；基于区块链的细粒度数据授权与追踪系统，实现数据跨境流动合规性验证等。

物联网与工控安全。设备资源受限、协议多样化、物理与网络攻击融合。开发固件漏洞自动化挖掘工具（如结合符号执行与模糊测试的混合分析引擎），覆盖RTOS等嵌入式系统；针对工控私有协议（如Modbus变种），构建协议状态机推断模型，实现未知协议的安全审计；利用声纹/电磁侧信道检测设备物理状态异常，提前预警侧信道/物理入侵行为等。

问

如何在热门方向中挖掘创新点？

北京交通大学 朱晓强：

在选择热门方向的同时，应更多从应用场景、实际需求与未来趋势出发，结合技术可行性进行深入思考，而不仅仅追逐热点。

浙江大学 卢立：

挖掘这些领域的创新点，应当先对研究客体有深入了解，安全研究从来不是无根之源，只有对期望防护的目标有全面、客观的理解，才能寻找到有意义、有价值的创新点。例如，针对智能网联汽车，其结构复杂，涵盖模型、网络、操作系统、硬件等多方面的环节，其每个环节都有独特的安全问题，只有对具体的实现细节有所掌握，才能对真实系统发起攻击、或实现防护，避免成为仅仅是数据分析、仿真实验等浅层的研究工作。

南开大学 贾岩：

热点方向虽然具有较多的机会，但也同时竞争较大，容易有“撞车”风险，需要快速开展。因此我并不建议盲目跟风，而是建议选择个人认为有趣、有价值的科学问题。

从创新点到顶会论文，是学术成果从概念到卓越的进阶之路。在网安领域竞争激烈的学术环境下，掌握成果转化的核心逻辑与策略，是冲击四大顶会的制胜关键。 后续文章将围绕顶会论文的阅读技巧、选题打磨、深度融合等维度，深度剖析刊发网安顶会的实战方法论，带你解锁学术突围的密码，敬请期待！

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