姓名 何沛松

职称/职务：副教授/硕士生导师

电子邮件：gokeyhps@scu.edu.cn

研究方向：多媒体安全，生物信息安全，人工智能

• 个人简介

  2013年本科毕业于电子科技大学通信工程专业，2018年博士毕业于上海交通大学网络空间安全专业。2016年9月至2017年9月获国家留学基金委资助于新加坡南洋理工大学进行博士联合培养，导师为Alex Kot教授（IEEE Fellow）。2019年12月至今任350vip8888新葡的京集团助理研究员/副研究员（专职科研）/硕士生导师。主要研究方向为：多媒体安全，生物信息安全，人工智能。

• 欢迎对多媒体安全（图像篡改检测，AI换脸视频检测，深伪音频检测等），生物信息安全（人脸活体检测等）及人工智能（模式识别，深度学习等）感兴趣，并且具有自主科研探索精神，良好编程及英语基础的同学联系报考研究生。

• 教学科研及获奖情况

  已发表国际学术期刊/会议论文20余篇（SCI/EI检索），包括IEEE Transactions on Information Forensics and Security，IEEE Transactions on Multimedia等CCF A/中科院一区期刊。授权国家发明专利4项。主持国家自然科学基金青年项目1项，中国博士后面上资助1项，作为主研人员参加国家重点研发子课题及国家自然基金面上项目4项。获2018年网络安全奖学金。IEEE、中国图象图形学会会员。担任IEEE TIFS, IEEE TCSVT, Neurocomputing和JVCIR等学术期刊审稿人。

  主讲本科生专业必修课《数据结构与算法》《网络安全综合实验》，本科专业选修课《虚假多媒体智能检测技术》。指导研究生参加多项学术比赛（如：安全AI挑战者计划）并获阿里巴巴等企业招聘绿色通道。指导学生参加大创、全国大学生信息安全竞赛等全国性比赛项目，获国家级，省级项目等。

• 近年主持的部分科研项目

1. 国家自然科学基金青年项目，61902263，面向深度网络生成图像的被动取证算法研究，2020/01-2022/12，主持

2. 中国博士后科学基金面上项目，2020M673276，社交媒体下深度网络篡改视频的智能检测算法研究，2020/6-2022/01，主持

3. 广东省智能信息处理重点实验室开放课题，面向源失配场景的DeepFake虚假视频鲁棒检测关键技术研究，2021/1-2021/12，主持

4. 国家自然科学基金面上项目，61972269，基于人工免疫系统的信息隐藏研究，2020/01-2023/12，主研

5. 企业横向项目，鲁棒视频水印技术，2020/01-2020/11，主研

• 近年代表性论文著作

1. P. He, H. Li, H. Wang, et al., Frame-wise Detection of Double HEVC Compression by Learning Deep Spatio-temporal Representations in Compression Domain, in IEEE Transactions on Multimedia, doi: 10.1109/TMM.2020.3021234. (SCI, CCF B类，中科院一区)

2. P. He, H. Li, B. Li, H. Wang and L. Liu, Exposing Fake Bitrate Videos Using Hybrid Deep-Learning Network From Recompression Error, in IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 30, no. 11, pp. 4034-4049, Nov. 2020. (SCI, CCF B类)

3. H. Li, S. Wang,P. He*and A. Rocha, Face Anti-Spoofing with Deep Neural Network Distillation, in IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 14, no. 5, pp. 933-946, Aug. 2020. (SCI,中科院一区)

4. Y. Chen; H. Wang; K. R. Choo;P. He*et al., DDCA: A Distortion Drift-Based Cost Assignment Method for Adaptive Video Steganography in the Transform Domain, in IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, doi: 10.1109/TDSC.2021.3058134. (SCI, CCF A类)

5. P. He, H. Wang, R. Zhang, Y. Li: A Two-Stage Cascaded Detection Scheme for Double HEVC Compression Based on Temporal Inconsistency. Security and Communication Networks. 2021: 5568351:1-5568351:14. (SCI, CCF C类)

6. P. He, X. Jiang, T. Sun, et al. Computer Graphics Identification Combining Convolutional and Recurrent Neural Networks[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2018, 25(9): 1369-1373. (SCI, CCF C类)

7. H. Li,P. He, S. Wang, et al. Learning generalized deep feature representation for face anti-spoofing[J]. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2018, 13(10): 2639-2652. (SCI, CCF A类)

8. X. Jiang,P. He,T. Sun, F. Xie, S. Wang. Detection of Double Compression with the Same Coding Parameters Based on Quality Degradation Mechanism Analysis. IEEE Transactions on Information Forensics & Security, 13(1): 170-185, 2018. (SCI, CCF A类)

9. P. He, X. Jiang, T. Sun, S. Wang, Detection of Double Compression in MPEG-4 Videos Based on Block Artifact Measurement. Neurocomputing (2017), 228: 84-96. (SCI, CCF C类)

10. P. He, X. Jiang, T. Sun, S. Wang, B. Li, Y. Dong, Frame-wise Detection of Relocated I-frames in Double Compressed H.264 Videos Based on Convolutional Neural Network. Journal of Visual Communication and Image Representation (2017), 48: 149-158. (SCI, CCF C类)