基本信息

盛强

中国科学院计算所副研究员、硕导

长期从事虚假和伪造内容鉴别、AIGC安全研究，近期主要关注AI生成虚假信息检测、AI信息污染的识别分析、AI生成内容的检测与溯源。在NeurIPS、ACL、AAAI、TKDE等国际会议期刊发表论文三十余篇，谷歌学术引用2400余次，多篇论文入选各会议期刊近五年引用TOP100（2025年8月）。连续担任ACM MM、ACL Rolling Review领域主席和NeurIPS等顶级会议审稿人，八次获评优秀，在CCF-A类会议SIGIR 2024和MM 2025主讲虚假信息检测三小时讲习班。曾获中国科学院院长奖、计算所所长特别奖、计算所“卓越之星”等荣誉。

个人主页：https://sheng-qiang.github.io

电子邮箱：shengqiang18z at ict.ac.cn

研究方向与招生信息

数字内容合成与伪造检测实验室以“用技术让世界更可信”为使命，长期专注于数字内容安全方面的基础方法研究与应用实践，承担计算所“十四五”“十五五”规划重点方向研究。我本人的研究方向包括：

1. 数字内容伪造检测与溯源：人工智能生成内容（AIGC）技术与应用蓬勃发展，不断涌现里程碑式突破，但其恶意利用也带来了新的公共安全隐患，严重威胁国家安全和社会稳定。依托实验室研发系统，重点关注检测溯源中的可泛化、可部署、可解释问题。

2. 多模态虚假信息检测与验证：虚假信息泛滥风险已连续两次位居《全球风险报告》短期风险榜首。基于“AI识谣”系统积累的丰富数据，我们从多模态理解、推理分析、影响度量等角度出发，深度挖掘虚假信息特性，力求实现快速、准确、有依据的虚假信息检测。


研究生培养理念：注重培养学生的综合能力，强调从学科前沿到落地实用贯通，个人成长与团队作战并重，做“顶天立地”的科研工作。近期研究动向与学术分享见微信公众号“数字内容合成与伪造检测”：

学习工作经历

2025-11--中国科学院计算技术研究所   副研究员
2023-06--2025-10   中国科学院计算技术研究所   助理研究员
2018-08--2023-06   中国科学院大学   工学博士
2014-09--2018-06   北京邮电大学   工学学士

部分论文列表

（完整列表见https://scholar.google.com/citations?user=8BEUQ9UAAAAJ，部分论文解读见“数字内容合成与伪造检测”公众号）


  1. [ACL 26] Yang Li, Qiang Sheng, Zhengjia Wang, Yehan Yang, Danding Wang, Juan Cao. Beyond the Final Actor: Modeling the Dual Roles of Creator and Editor for Fine-Grained LLM-Generated Text Detection.
  2. [ACL 26] Hao Mi, Qiang Sheng, Shaofei wang, Beizhe Hu, Yifan Sun, Zhengjia Wang, Hengqi Zeng, Yang Li, Danding Wang, Juan Cao. Logic as a Bridge: Improving LLM Hallucination Detection via Label Constraint Modeling between Responses and Self-Judgments.
  3. [AAAI 26] Zhengjia Wang, Danding Wang, Qiang Sheng, Jiaying Wu, Juan Cao. Reasoning About the Unsaid: Misinformation Detection with Omission-Aware Graph Inference.
  4. [NeurIPS 25] Yang Li, Qiang Sheng, Yehan Yang, Xueyao Zhang, Juan Cao. From Judgment to Interference: Early Stopping LLM Harmful Outputs via Streaming Content Monitoring.
  5. [SIGIR 25] Beizhe Hu, Qiang Sheng, Juan Cao, Yang Li, Danding Wang. LLM-Generated Fake News Induces Truth Decay in News Ecosystem: A Case Study on Neural News Recommendation.
  6. [AAAI 24] Beizhe Hu, Qiang Sheng, Juan Cao, Yuhui Shi, Yang Li, Danding Wang, Peng Qi. Bad Actor, Good Advisor: Exploring the Role of Large Language Models in Fake News Detection.
  7. [IJCAI 24] Yuhui Shi, Qiang Sheng, Juan Cao, Hao Mi, Beizhe Hu, Danding Wang. Ten Words Only Still Help: Improving Black-Box AI-Generated Text Detection via Proxy-Guided Efficient Re-Sampling.
  8. [MM 24] Yuyan Bu, Qiang Sheng, Juan Cao, Peng Qi, Danding Wang, Jintao Li. FakingRecipe: Detecting Fake News on Short Video Platforms from the Perspective of Creative Process.
  9. [ACL 23] Beizhe Hu, Qiang Sheng, Juan Cao, Yongchun Zhu, Danding Wang, Zhengjia Wang, Zhiwei Jin. Learn over Past, Evolve for Future: Forecasting Temporal Trends for Fake News Detection.
  10. [MM 23] Yuyan Bu, Qiang Sheng, Juan Cao, Peng Qi, Danding Wang, Jintao Li. Combating Online Misinformation Videos: Characterization, Detection, and Future Directions.
  11. [IEEE TKDE 23] Yongchun Zhu, Qiang Sheng, Juan Cao, Qiong Nan, Kai Shu, Minghui Wu, Jindong Wang, Fuzhen Zhuang. Memory-Guided Multi-View Multi-Domain Fake News Detection.
  12. [SIGIR 22] Yongchun Zhu, Qiang Sheng, Juan Cao, Shuokai Li, Danding Wang, Fuzhen Zhuang. Generalizing to the Future: Mitigating Entity Bias in Fake News Detection.
  13. [ACL 22] Qiang Sheng, Juan Cao, Xueyao Zhang, Rundong Li, Danding Wang, Yongchun Zhu. Zoom Out and Observe: News Environment Perception for Fake News Detection.
  14. [AAAI 22] Guang Yang, Juan Cao, Qiang Sheng, Peng Qi, Xirong Li, Jintao Li. DRAG: Dynamic Region-Aware GCN for Privacy-Leaking Image Detection.
  15. [ACL 21] Qiang Sheng, Juan Cao, Xueyao Zhang, Xirong Li, Lei Zhong. Article Reranking by Memory-enhanced Key Sentence Matching for Detecting Previously Fact-checked Claims.
  16. [WWW 21] Xueyao Zhang, Juan Cao, Xirong Li, Qiang Sheng, Lei Zhong, Kai Shu. Mining Dual Emotion for Fake News Detection.
  17. [MM 21] Peng Qi, Juan Cao, Xirong Li, Huan Liu, Qiang Sheng, Xiaoyue Mi, Qin He, Yongbiao Lv, Chenyang Guo, and Yingchao Yu. Improving Fake News Detection by Using an Entity-enhanced Framework to Fuse Diverse Multimodal Clues.
  18. [ACL 20] Lei Zhong, Juan Cao, Qiang Sheng, Junbo Guo, Ziang Wang. Integrating Semantic and Structural Information with Graph Convolutional Network for Controversy Detection.

部分科研项目

[1] 国家自然科学基金委青年基金项目（C类）：面向新发事件的虚假新闻早期检测方法研究

[2] 国家资助博士后研究人员计划资助：对抗环境下的机器伪造文本检测方法

[3] 中国博士后科学基金面上资助：信息匮乏条件下虚假新闻早期检测方法研究

[4] 中国中文信息学会SMP-智谱AI大模型交叉学科基金项目：大模型驱动的互联网虚假信息预演及检测增强

科研活动

讲习班


  1. [MM 25] Qiang Sheng, Peng Qi, Tianyun Yang, Yuyan Bu, Wynne Hsu, Mong Li Lee, Juan Cao. Combating Online Misinformation Videos: Characterization, Detection, and Prevention. http://misinfo-video.github.io/
  2. [SIGIR 24] Aiwei Liu, Qiang Sheng, Xuming Hu. Preventing and Detecting Misinformation Generated by Large Language Models. https://sigir24-llm-misinformation.github.io/

学生培养情况

   
协助指导学生

博士研究生：

南琼（2019-2024）

王政嘉（2021-）

刘晟  （2023-）

胡焙哲（2024-）

杨烨翰（2025-）

李阳（2025-）


硕士研究生：  

胡焙哲（2021-2024，已转博）

卜语嫣（2022-2025）

石宇辉（2022-2025）

李阳  （2023-2025，已转博）

吴娅  （2023-2026）

米昊（2024-）  

于渊龙（2026-）



指导/协助指导学生获奖情况

国家奖学金：卜语嫣（2024）、胡焙哲（2023）

北京市优秀毕业生：卜语嫣（2025）

所长优秀奖：李阳（2025）、王政嘉（2025）

所级企业冠名奖学金：胡焙哲（2025）、卜语嫣（2023）、南琼（2022）

国科大大学生奖学金（本科生）：米昊（2024）

奖励与荣誉

[1] 2024年度计算所“卓越之星”

[2] 2024年度计算所优秀研究人员

[3] 2023年中国科学院院长奖

[4] 2022年计算所所长特别奖

[5] ACM MM 2024 Outstanding Area Chair

[6] ACM SIGIR 2025 Best PC Member Award