导师简介-刘鹏飞

刘鹏飞

职   称

副教授

学     历 

博士研究生

电     话 

16699049237

办公室 

绿2-315

系     别 

网络空间安全系

职     务 

电子信箱

pfliu@shzu.edu.cn

传     真 

个人主页

   学习经历

  2022年，中南大学计算机学院计算机科学与技术专业，博士研究生毕业。

  2014年，北京工业大学计算机学院计算科学与技术专业，硕士研究生毕业。

 2010年，潍坊学院计算机通信与工程学院计算机科学与技术专业，本科毕业。

   工作经历

  2022年-至今，BET体育365投注官网，副教授，硕士生导师。

   研究领域

   恶意代码检测，恶意行为模式挖掘，深度学习模型和机器学习模型

   荣誉及奖励

BET体育365投注官网青年教师教学大赛三等奖

BET体育365投注官网教学创新大赛三等奖

   开授课程

1）本科生课程《Linux系统应用》专业课48学时 

2）本科生课程《计算机与网络安全》专业课48学时

3）研究生课程《复杂网络》专业课32学时 

   教学及科研成果

近3年的研究成果：

[1]  Pengfei Liu, Weiping Wang, et al. NSDroid: efficient multi-classification of android malware using neighborhood signature in local function call graphs[J]. International Journal of Information Security, 2021, 20(1): 59-71. (SCI检索, JCR 2区，IF= 2.427) 

[2]   Pengfei Liu, Weiping Wang, et al.  ImageDroid: Using Deep Learning to Efficiently Detect Android Malware and Automatically Mark malicious Features [J]. Security and Communication Networks, (2022) (SCI检索,  JCR 3区，IF= 1.968)  (CCF 推荐C类期刊) 

[3]   Pengfei Liu, Weiping Wang, et al.  HashDroid: Extraction of malicious features of Android applications based on function call graph pruning [C]. IEEE International Conference on Trust,Security and Privacy in Computing and Communications(TrustCom), (2022) (CCF 推荐C类会议) 

[4]  Weiping Wang, Congmin Ren,Pengfei Liu. FGL_Droid: An Efficient Android Malware Detection Method based on Hybrid Analysis[J]. Security and Communication Networks, (2022) (SCI检索,  JCR 3区，IF= 1.968)  (CCF 推荐C类期刊)

   学术与社会服务

科技专员(石河子城市建设投资集团有限公司)     服务期2023.4.1-2025.3.31

   科研项目

  BET体育365投注官网高层次人才科研启动项目 (主持)

 国家自然科学基金项目(面上)      (参与)