岗位职责：
研究大语言模型（LLM）、多模态模型的潜在安全风险（如Prompt注入、隐私泄露、有害内容生成、模型逆向等）；
开发针对模型推理、训练阶段的攻击技术（对抗样本生成、后门植入、数据投毒等）；
设计新型防御方案（鲁棒性增强、异常检测、安全对齐、动态防御机制）；
多模态安全体系构建：研究跨文本、图像、语音的多模态攻击向量（如跨模态对抗攻击、多模态数据污染）；
构建融合多模态特征的安全检测系统，开发针对AIGC内容的水印、溯源技术；探索视觉-语言模型（VLM）的对抗防御策略与可解释性分析
任职要求：
硕士及以上学历，计算机科学/网络安全/人工智能相关专业；AI安全领域经验，精通大模型架构（Transformer/BERT/GPT系列）；
熟练掌握对抗机器学习技术：FGSM/PGD攻击、防御蒸馏、对抗训练等；具备多模态模型实战经验（CLIP/Stable Diffusion/DALL-E等）
精通Python，熟悉主流AI框架（PyTorch/TensorFlow/JAX）
熟悉模型逆向，对抗攻击，数据投毒，模型鲁棒性增强，输入输出过滤和安全对齐技术（RLHF/宪法AI）
在NeurIPS/ICLR/CCS等顶会发表AI安全相关论文；参与过主流大模型安全评估项目（如MITRE ATLAS框架）；有CTF/AI安全竞赛获奖经历；熟悉OWASP Top 10 for LLM等安全标准