太阳成集团tyc1286官网

• 2016.09~2021.12：东南大学，太阳成集团tyc1286官网，网络空间安全专业，博士（硕博连读），导师：程光教授

• 2012.09~2016.06：南京理工大学，电子工程与光电技术学院，电子信息工程专业，学士

• IEEE Member，中国计算机学会（CCF）会员，中国通信学会（CIC）会员，江苏省网络空间安全学会会员

• IEEE TDSC, IEEE TIFS, IEEE ToN, IEEE TKDE, IEEE TPDS, IEEE TSE, IEEE TNNLS, IEEE TCSVT, IEEE T-SMCS, IEEE TNSM, IEEE TNSE, IEEE TBD, IEEE TCC, IEEE IoTJ, IEEE TII, IEEE IAS Publications, IEEE Communications Letters, Computer Networks等期刊Reviewer

• IEEE VTC-2026, GlobeCom-2026, TrustCom-2022-2025, HPCC-2024, ISPA-2023等会议TPC Member

• 主要研究方向包含：移动目标防御技术（Moving Target Defense）和欺骗防御方法（Cyber Deception），软件定义网络与安全应用，机器学习算法安全以及对抗样本攻击与防御。

• 研究主要致力于结合移动目标防御/欺骗防御技术与博弈论/机器学习/强化学习方法，以实现面向复杂异构网络空间的主动防御方法，同时研究其中的防御效能提升与系统性能保障等问题。

• 主持项目：

[1] 面向边缘计算环境LDDoS攻击的移动目标防御技术研究，国家自然科学基金青年科学基金项目，2023-2025

[2] 面向万物互联场景LDDoS攻击的动态纵深防御方法研究，中国博士后科学基金第17批特别资助项目，2024-2025

[3] 基于移动目标防御的Android恶意软件对抗样本检测与分类方法研究，中国博士后科学基金第71批面上项目，2022-2025

[4] IPv6网络中NDN应用的安全防御机制研究，赛尔网络下一代互联网技术创新项目，2017-2020

• 参研项目：
  

[1] AI赋能的网络空间主动防御技术研发，江苏省前沿科技技术研发计划项目，2025-2028

[2] 内生安全交换机关键技术研究，国家重点研发计划项目，2020-2023

[3] 下一代网络拒绝服务攻击检测和防护关键技术研究，教育部-中国移动科研基金项目，2019-2021

• 2025年中国通信学会科学技术一等奖（6/15）

• 2025年教育部科学研究优秀成果奖二等奖（5/10）

• 2023年江苏省优秀博士学位论文奖

• 2022年江苏省网络空间安全学会优秀博士论文奖

• 2022年江苏省“卓越博士后计划”资助

• 《网络测量》课程，网络空间安全专业，大三年级必修

• 课程获江苏省一流本科线下课程，配套的 “下一代网络数据中心防御清洗虚拟仿真实验”获江苏省一流本科虚拟仿真实验教学课程

• 课程教材《网络测量学》获江苏省“十四五”高等学校重点教材 、《加密流量测量和分析》获江苏省研究生优秀教材

• 《洞察网络态势的智慧之眼——网络测量分析助力国家电网安全智能运营》获教育部学位与研究生教育发展中心工程案例立项

• 代表性论文：

[1] Zhou Y, Cheng G, Du K, et al. From Static to Adaptive Defense: Federated Multi-Agent Deep Reinforcement Learning-Driven Moving Target Defense Against DoS Attacks in UAV Swarm Networks[J]. IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, 2026, 12: 3407-3421. (中科院1区Top, JCR Q1)

[2] Zhou Y, Cheng G, Du K, et al. Toward intelligent and secure cloud: Large language model empowered proactive defense[J]. IEEE Communications Magazine, 2026, Early Access (JCR Q1)

[3] Zhou Y, Cheng G, Ouyang Z, et al. Resource-efficient low-rate DDoS mitigation with moving target defense in edge clouds[J]. IEEE Transactions on Network and Service Management, 2025, 22(1): 168-186. (CCF-C, JCR Q1)

[4] Zhou Y, Cheng G, Yu S, et al. MTDroid: A moving target defense-based android malware detector against evasion attacks[J]. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2024, 19: 6377-6392. (CCF-A, 中科院1区Top, JCR Q1)

[5] Zhou Y, Cheng G, Zhao Y, et al. Toward proactive and efficient DDoS mitigation in IIoT systems: A moving target defense approach[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2022, 18(4): 2734-2744. (CAA-A, 中科院1区Top, JCR Q1)

[6] Zhou Y, Cheng G, Yu S. An SDN-enabled proactive defense framework for DDoS mitigation in IoT networks[J]. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2021, 16: 5366-5380. (CCF-A, 中科院1区Top, JCR Q1)

[7] Zhou Y, Cheng G, Jiang S, et al. Building an efficient intrusion detection system based on feature selection and ensemble classifier[J]. Computer Networks, 2020, 174: 107247. (CCF-B, JCR Q1, 2021-2025年ESI高被引论文)

[8] Zhou Y, Cheng G, Jiang S, et al. Cost-effective moving target defense against DDoS attacks using trilateral game and multi-objective Markov decision processes[J]. Computers & Security, 2020, 97: 101976. (CCF-B, JCR Q1)

[9] Zhou Y, Cheng G, Jiang S, et al. A cost-effective shuffling method against ddos attacks using moving target defense[C]//Proceedings of the 6th ACM Workshop on Moving Target Defense. 2019: 57-66. (CCF-A Workshop, EI)

[10] 周余阳, 程光, 郭春生, 戴冕, 移动目标防御的攻击面动态转移技术研究综述, 软件学报, 2018, 29(9): 2799-2820. (CCF-T1, EI)

• 专利：

[1] 周余阳, 杜康, 程光, 赵玉宇, 陈子涵, 胡晓艳, 吴桦, 微服务场景下对抗式拒绝服务攻击主动防御方法, 发明专利, 受理号：202511533496.3

[2] 周余阳, 张恒宇, 程光, 陈子涵, 赵玉宇, 吴桦, 胡晓艳, 基于状态防御模型的安卓恶意软件查询式对抗攻击检测方法, 发明专利, 受理号：202511533495.9

[3] 周余阳, 杜康, 程光, 基于大语言模型的云端智能主动防御方法, 发明专利, 受理号：202510071936.1

[4] 周余阳, 程光, 陈宗耀, 基于对抗净化策略的安卓恶意软件逃逸攻击增强检测方法, 发明专利, 受理号：202311521259.6

[5] 周余阳, 程光, 胡玉佳, 基于移动目标防御思想的安卓恶意软件对抗样本攻击检测方法, 发明专利授权, 授权时间：2025年10月31日, 中国, 专利号：ZL 202211312751.8

[6] 周余阳, 程光, 欧阳智, 面向容器化边缘场景低速率分布式拒绝服务攻击的主动防御方法, 发明专利授权, 授权时间：2025年4月25日, 中国, 专利号：ZL 202310015668.2