助理研究员
主要任职:Research and Teaching
性别:男
毕业院校:电子科技大学
学历:博士研究生毕业
学位:博士学位
在职信息:在职人员
所在单位:计算机科学与工程学院(网络空间安全学院)
入职时间:2019-07-01
职务 : Associate Professor
学科:计算机科学与技术
联系方式:78471f36ac0ad3d1c07cd8524af74ad54a639cb6a4b185d5c5b7fe22ff30fd80b4925402d5653dfa253875728fa28b5ffec7924a7a74169777eed80b7ab7b20a331b923c364b1c061d81907537cdbfb5ef85aed10c4b0770892f3b2b060f54c989188dec6e96b1c37d6c2e969b60516580482c211ec555e23acaf11722d387f0
学术荣誉:邮编:8b7adfe31d422273f1ba2a603f31bae6e849fe242790435b2fa09ace9c514a76d2ae2db0441534c0462fd452fc5ffd1a32fa4648df3431d606744ed49978c5add1439e095c717d303f806e49f3687e919b3092f2c649b18e897a0621cc29cd8dcb9f3497ee3b1f0587501f8ee21ca63140660c23e81df2172294cbedb4f5beb2
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最后更新时间:..
拉杰什·库马尔博士(Dr. Rajesh Kumar)是中国电子科技大学的杰出毕业生。他曾荣获学业优秀奖,并在2016年至2019年间被评为优秀研究生。2017年至2019年期间,他与张晓松教授合作参与了两个国家级科研项目,其中包括2019年国家自然科学基金资助的《基于安卓的物联网恶意软件智能识别方法研究》项目。此外,他还主导了2019年中国电子科技大学人才专项基金资助的《基于区块链的安全数据共享》项目,以及2023年的“基于联盟区块链的PET-CT影像研究”。 他已在顶级期刊和会议上发表了70余篇论文,尤其因利用CT影像进行新冠肺炎(COVID-19)检测的研究而获得广泛认可。同时,他还成功主持并获得了多项政府及高校级科研项目资助。库马尔博士在人工智能与网络安全领域持续做出重要贡献。 欢迎访问他的主页以了解更多研究成果:https://raja21068.github.io/raja/
List Of Publications
1. Research on data mining of Permission-Induced Risk for Android IoT Devices.
2. MID-LLM: Enhancing Medical Image Diagnostics With LLMs in a Blockchain AI Framework.
3. 3DFFL: privacy-preserving Federated Few-Shot Learning for 3D point clouds in autonomous vehicles.
4. Privacy-preserving blockchain-based federated learning for brain tumor segmentation
5. Blockchain and homomorphic encryption based privacy-preserving model aggregation for medical images
6. Blockchain-federated-learning and deep learning models for covid-19 detection using ct imaging
7. An integration of blockchain and AI for secure data sharing and detection of CT images for the hospitals
电子科技大学 博士研究生毕业 博士学位 |
University of Sindh, Pakistan Master Master of Computer Science |
University of Sindh, Pakistan Bachlor of Computer Science |
2019.7 - 至今 | 电子科技大学 博士后 |
专注于网络安全、深度学习、大语言模型、计算机视觉和区块链技术。我的研究重点在于开发创新性解决方案,以应对网络安全和数据隐私中的关键挑战。秉持着推动人工智能系统进步的坚定承诺,我致力于构建可扩展且安全的技术,这些技术具有实际应用价值,包括物联网恶意软件检测、用于医疗保健的联邦学习,以及基于区块链的安全数据共享。