2025年11月10日，深圳北理莫斯科大學(xué)工程系成功舉辦題為 “Reliable AI for Visual Media: Benchmarking the Robustness of Quality Metrics and Neural Compression Models” 的學(xué)術(shù)講座。主講人為俄羅斯莫斯科國(guó)立大學(xué)人工智能研究院高級(jí)研究員Dr. Anastasia Antsiferova。本次講座由工程系舉辦，吸引了來(lái)自人工智能、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、信息安全等方向的多名師生參加。報(bào)告會(huì)由工程系教授陳昌盛主持。

Dr. Antsiferova 長(zhǎng)期從事圖像與視頻處理中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒性研究，在視覺(jué)質(zhì)量評(píng)價(jià)、神經(jīng)壓縮模型、對(duì)抗攻擊檢測(cè)等領(lǐng)域具有深厚積累。她主持建設(shè)的多項(xiàng)評(píng)測(cè)基準(zhǔn)被 Google、YouTube Media Algorithms、Huawei、Netflix 等國(guó)際知名企業(yè)采用，并發(fā)表 40 余篇頂級(jí)會(huì)議論文，是國(guó)際公認(rèn)的視覺(jué)媒體質(zhì)量研究專(zhuān)家。

在報(bào)告中，Dr. Antsiferova 首先介紹了她所在團(tuán)隊(duì)在可信視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方向的系統(tǒng)性工作，包括大規(guī)模數(shù)據(jù)集構(gòu)建、基準(zhǔn)設(shè)計(jì)及行業(yè)使用的評(píng)價(jià)方法。隨后，她展示了近期研究揭示的一個(gè)重要問(wèn)題：許多基于深度學(xué)習(xí)的質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)在面對(duì)分布偏移或極小擾動(dòng)時(shí)會(huì)產(chǎn)生顯著誤判，嚴(yán)重影響真實(shí)系統(tǒng)的視頻處理決策。針對(duì)該問(wèn)題，她分享了團(tuán)隊(duì)在評(píng)估和認(rèn)證質(zhì)量指標(biāo)魯棒性方面的最新成果，并展示了多種針對(duì)無(wú)參考神經(jīng)質(zhì)量指標(biāo)的操控方式和防御策略。同時(shí)，她重點(diǎn)介紹了團(tuán)隊(duì)在神經(jīng)壓縮模型（包括 JPEG-AI 與神經(jīng)編解碼器）魯棒性提升方面的最新進(jìn)展，通過(guò)結(jié)合認(rèn)證防御與經(jīng)驗(yàn)防御，使模型在復(fù)雜失真及對(duì)抗場(chǎng)景下表現(xiàn)更穩(wěn)定。

報(bào)告結(jié)束后，師生就生成式媒體安全、對(duì)抗樣本檢測(cè)、視頻質(zhì)量基準(zhǔn)構(gòu)建等問(wèn)題進(jìn)行了深入討論，現(xiàn)場(chǎng)學(xué)術(shù)氛圍熱烈。大家對(duì) Dr. Antsiferova 在視覺(jué)媒體可靠性方向的前沿研究表達(dá)了濃厚興趣。

本次活動(dòng)加強(qiáng)了我校工程系與莫斯科國(guó)立大學(xué)人工智能研究院的聯(lián)系，加深了我校與莫斯科國(guó)立大學(xué)在人工智能與視覺(jué)媒體安全領(lǐng)域的學(xué)術(shù)交流，為后續(xù)開(kāi)展更多國(guó)際合作奠定了良好基礎(chǔ)。