职称 副教授
职务 硕士生导师，支部书记，系主任
主讲课程：主要承担计算机网络、网络程序设计、网络空间安全概论（国家级线上一流课程）、大数据前沿技术及应用（福州大学“十大跨学科创新创业课程”）、
信息安全科技实训等课程的授课任务。
研究方向：主要研究领域：网络流量异常检测、安全大数据分析、机器学习算法、智能计算、优化算法设计、大规模集成电路设计等。通过分析和提取不同网络流量
的多维数据特征，进一步研究相关机器学习与优化算法及其应用，针对网络异常检测中的复杂性、实时性、准确性、数据不平衡性、数据标记困难、分布式协同等挑战
问题，提出快速有效的解决方案。
个人简介
张浩，男，1981年生，研究生学历，博士学位，副教授，硕士生导师，中国计算机学会高级会员，计算机安全专业委员会执行委员。2006年4月起就职于福州大学计算机
与大数据学院（原数学与计算机科学学院），现任信息安全与网络工程系支部书记、系主任，学院本科教育校企合作负责人，福建省大数据产业技术创新研究院副主任。
获批国家留学基金委员会青年骨干教师留学基金项目，于2022年9月至2023年9月前往加拿大Dalhousie大学从事访问学者研究工作。
先后在《Future Generation Computer Systems》、《Neural Computing & Applications》、《Integration the VLSI Journal》、《Journal of Supercomputing》、
《Journal of Algorithms & Computational Technology》、ICPAI、ICSI等国内外期刊和会议上发表研究论文20余篇（其中SCI/EI 检索10余篇），申请国家发明专利
10余项，其中获授权国家发明专利8项，授权软件著作权4项，担任IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking、Journal of Supercomputing、
Security and Communication Networks、Soft Computing、Journal of Parallel and Distributed Computing、Knowledge-Based Systems、International
Journal of Electrical and Computer Engineering、IEEE ACCESS、《电子学报》、《信息网络安全》、《福建师范大学学报》、《闽江学院学报》等国内外刊物的审稿专家。
主持和参与包括国家级线上精品课程、教育部新工科研究与实践项目、教育部第二期供需对接就业育人项目、教育部产学合作协同育人项目、福建省本科高校教育教学
改革研究项目、福建省中青年教师教育科研项目在内的20余项各级教改项目，发表9篇教改论文。承担和参与了本校数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、网络
工程、信息安全等专业的培养计划修订和专业建设工作。
指导的多名本科毕业生论文被评为校级和院级优秀论文，指导多组本科生参加国家级、省级、校级创新创业项目，指导的学生多次在“中国高校计算机大赛—网络技术
挑战赛”、“全国大学生信息安全竞赛”、“福建省大学生人工智能创意赛”等赛事中获奖。
指导的究生获得研究生优秀学业综合奖1次、研究生优秀学业奖多次、校级优秀毕业生1人次、研究生国家奖学金2人次、研究生校级优秀学位论文1人次（推荐参评省级
优秀学位论文）。
学习经历
2002年6月毕业于电子科技大学，获计算机科学与技术专业工学学士学位；
2006年3月毕业于电子科技大学，获计算机应用专业工学硕士学位；
2015年6月毕业于福州大学，获应用数学理学博士学位。
科研项目
主持和参与包括国家自然科学基金、福建省自然科学基金和福建省教育厅科研项目在内的15项国家级、省部级项目。
主要科研项目
1. 福建省自然科学基金 多维特征下网络空间数据流的异常检测算法研究 项目负责人
2. 福建省自然科学基金 VLSI物理设计总体布线中带约束的优化问题及其并行算法的研究 项目负责人
3. “科创中国”科技服务团示范项目，产业科技服务团，“科创中国”数据智能产业科技服务团项目 参与人
4. 福建省教育厅中青年教师教育科研项目（科技类） VLSI物理设计中布线问题的算法研究 项目负责人
5. 工信部工业互联网创新发展工程项目 特定区域工业互联网平台试验测试环境建设 参与人
6. 福建省科技厅中央引导地方科技发展专项 福建省大数据分析与处理工程研究中心——福大星云大数据技术产学研创新平台建设 参与人
7. 国家自然科学基金（面上） 先进Via-Pillar工艺下VLSI性能驱动多层布线算法研究 参与人
8. 国家自然科学基金（面上） 基于视觉注意力机制的机器人感兴趣目标跟踪 参与人
9. 福建省自然科学基金面上项目 基于不可信组件的系统级芯片安全设计研究 参与人
教改项目
1. 2023年福州大学本科生开放探索性实验项目 “基于机器学习的网络流量异常检测实验项目”
2. 2022年教育部第二期供需对接就业育人项目“网龙网络公司—福州大学 计算机与大数据学院（软件学院）就业实习基地”
3. 2020年教育部第二批新工科研究与实践项目 新工科背景下网络空间安全的人才培养模式的探索与实践
4. 2020年首批国家级一流本科课程---线上一流课程 网络空间安全概论
5. 福州大学2020年课程思政建设与研究项目 信息安全专业课程思政教学体系建设研究
6. 2019年福建省本科高校教育教学改革研究项目“一流课程建设‘双万计划’驱动下的《网络空间安全概论》建设
7. 2018年教育部产学合作协同育人项目：福州大学——绿盟科技“新工科”背景下信息安全专业产学合作实践教育基地建设
8. 2018年福州大学一流本科教学改革建设项目 计算机类专业产学合作综合教育实践平台建设
9. 2018年福州大学一流本科教学改革建设项目 “新工科”背景下数据科学与大数据技术专业建设
10. 2016年福建省中青年教师教育科研项目 产学研协同创新培养计算机类专业创新性人才的研究与实践
获奖经历
获得福建省教学成果特等奖、二等奖各1次、福州大学教学成果奖特等奖2次、福州大学教学成果奖一等奖、福州大学教学优秀奖三等奖各一次。2015和2018年度分别
获得福州大学数学与计算机科学学院优秀共产党员和优秀教师称号。2021年8月获得2021年第六届福州大学“阳光奖教金”。2022年获C4网络技术挑战赛优秀指导教师。
主要学术论文
1. 王智, 张浩(通讯), 顾建军. SDN网络中基于联合熵与多重聚类的DDoS攻击检测[J]. 信息网络安全, 2023, 23(10): 1-7.
2. 庄锐, 张浩(通讯). 基于平均特征重要性和集成学习的异常检测. 计算机系统应用, 2023, 32(6): 60-69.
3. Zhang, Hao , Xiao, Zude , Gu, Jason , Liu, Yanhua . A network anomaly detection algorithm based on semi-supervised learning and adaptive multiclass balancing . JOURNAL OF SUPERCOMPUTING , 2023 , 79 (18) , 20445-20480 . 【SCI检索，IF：3.3 JCR Q2】
4. Li, Jieling, Hao Zhang(通讯), Zhihuang Liu, and Yanhua Liu. Network Intrusion Detection via Tri-Broad Learning System based on Spatial-temporal Granularity. The Journal of Supercomputing, 2023: 1-26. 【SCI检索，IF：3.3 JCR Q2】
5. Li, Jieling, Hao Zhang(通讯), Yanhua Liu, and Zhihuang Liu. Semi-supervised machine learning framework for network intrusion detection. The Journal of Supercomputing, 14 March 2022 -78(11), 13122-13144. 【SCI检索，IF：3.3 JCR Q2】
6. Hao ZHANG, Jieling LI, Ximeng Liu, Chen Dong. Multi-dimensional feature fusion and stacking ensemble mechanism for network intrusion detection, Future Generation Computer Systems, 2021/04/06/ 2021. 【 SCI检索, IF: 7.187, JCR Q1】
7. Hao ZHANG, Jieling LI. A New Network Intrusion Detection based on Semi-supervised Dimensionality Reduction and Tri-LightGBM [C]// 2020 International Conference on Pervasive Artificial Intelligence (ICPAI), 2020, :35-40 【 EI 检索 】
8. Jieling LI, Hao ZHANG (通讯作者), and Zhiqiang Wei. The Weighted Word2vec Paragraph Vectors for Anomaly Detection over HTTP Traffic. IEEE Access, vol. 8, pp. 141787-141798, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3013849. 【 SCI检索, IF: 3.367, JCR Q3 】
9. 李杰铃，张浩（通讯作者）. 半监督异常流量检测研究综述[J]，小型微型计算机系统, 2020,41(11):2371-2379
10. 连鸿飞, 张浩（通讯作者）,郭文忠. 一种数据增强与混合神经网络的异常流量检测[J]. 小型微型计算机系统, 2020, 41(4): 786-793.
11. 张浩，陈龙，魏志强. 基于数据增强和模型更新的异常流量检测技术[J] 信息网络安全, 2020, 20(2): 66-74.
12. 魏志强, 张浩（通讯作者）, 陈龙；一种采用SmoteTomek和LightGBM算法的Web异常检测模型[J]，小型微型计算机系统，2020 ，41 (3): 587-592.
13. Zhang Hao, Ye Dongyi, Guo Wenzhong. A heuristic for constructing a rectilinear Steiner tree by reusing routing resources over obstacles[J]. Integration the VLSI Journal, 2016,55:162-175. 【 SCI检索, IF:1.211, 中科院JCR分区Q4 】
14. Hao ZHANG, Dongyi YE. Key-node-based local search discrete artificial bee colony algorithm for obstacle-avoiding rectilinear Steiner tree construction[J]. Neural Computing & Applications, 2015, 26(4):875-898. 【SCI检索, IF: 5.606, 中科院JCR分区Q1】
15. Hao ZHANG, Dongyi YE, Wenzhong GUO. A Steiner point candidate-based heuristic framework for the Steiner tree problem in graphs. Journal of Algorithms & Computational Technology, 2016, 10(2). 99-114.【EI 检索】
16. 张浩, 叶东毅, 郭文忠. 一种多层绕障直角斯坦纳最小树启发式算法[J]. 小型微型计算机系统, 2016, 37(8):1760-1764.
17. Zhang Hao, Ye Dongyi (2012) An Artificial Bee Colony Algorithm Approach for Routing in VLSI. In: Tan Y, Shi Y, Ji Z (eds) Advances in Swarm Intelligence, vol 7331. Lecture Notes in Computer Science. Springer Berlin Heidelberg, pp 334-341 【EI检索】
发明专利
1. 基于多维特征融合和堆栈集成学习的异常流量检测方法 (ZL 202010835255.5，已授权)
2. 基于半监督降维和Tri-LightGBM的异常流量检测方法 (ZL 2020 1 0892200.8，已授权)
3. 基于时空粒度和三宽度学习的网络入侵检测方法及系统 (ZL 2021 1 0521018.6，已授权)
4. 一种基于KNN半监督学习模型的网络流量异常检测方法与系统 (ZL 201910545310.4，已授权)
5. 大规模集成电路设计中多层绕障直角布线方法 (ZL 201810580835.7，已授权)
6. 一种大规模集成电路设计中的绕障直角斯坦纳树构造方法 (ZL 201310249724.5，已授权)
7. 大规模集成电路设计中基于线长最短优化的绕障布线方法 (ZL 201410036947.8，已授权)
软件著作权登记
1. 网络流量数据分析平台V1.0 （证书号：软著登字第4827101号，登记号：2019SR1406344，已授权）
2. 基于多维特征融合和堆栈集成学习的异常流量检测系统V1.0 （证书号：软著登字第6123506号，登记号：2020SR1244810，已授权）
3. iMaster运维系统 （证书号：软著登字第10518991号，登记号：2022SR1564792)
4. 基于SDN的网络智能监控与防护系统（证书号：软著登字第12210793号，登记号： 2023SR1623620）