王伟，博士、副研究员、中国科学院特聘研究骨干、硕士生导师，人工智能学会吴文俊优秀青年奖获得者，中科院青促会成员，曾入选北京市青年人才托举工程。王伟博士现为中国图象图形学学会数字媒体取证与安全专业委员会秘书长、北京图象图形学学会理事。主要从事生成式人工智能安全、多媒体内容安全、具身智能安全等方面的研究工作。已主持国家和省部级科研项目 10 余项，在重要的国内外学术刊物和学术会议上发表论文100 余篇，授权发明专利 20 余项。曾荣获 2018 年度国际模式识别大会最佳科技论文奖、2022 年度中国发明协会发明创业奖创新奖一等奖（序2）、2021 年度 CSIG 科技奖二等奖（序2）。

• 生成式人工智能安全：生成式人工智能是近年来人工智能领域最前沿的研究方向之一。课题组致力于研究可控、可信、安全的生成式人工智能技术，重点突破GenAI中的超级对齐、安全测评与漏洞挖掘、遗忘学习等关键技术难题。
• 多媒体内容安全：关注多媒体（图像、视频、语音等）内容的安全可信问题。主要开展多模态智能合成及其鉴伪检测技术的研究，确保社交媒体、社会舆情的安全可信。
• 具身智能安全：开展具身智能系统的对抗样本生成与攻击防御研究，确保人形机器人系统在开放环境中安全平稳地运行。

081104-模式识别与智能系统
0812Z1-信息安全

人工智能安全
多媒体内容安全

• 人工智能、计算机、控制、数学等相关专业
• 具有扎实的数学基础、良好的英语读写能力及编程能力
• 具有自主学习及独立解决问题的能力
• 有志于追求高水平科研工作和学术理想

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2023-01~现在, 中国科学院自动化研究所, 中科院特聘研究骨干
2017-11~现在, 中国科学院自动化研究所, 副研究员
2012-07~2017-10,中国科学院自动化研究所, 助理研究员

2026-01-01-今,中国网络空间安全学会, 理事
2025-01-01-今,中国图象图形学会数字媒体取证与安全专业委员会, 秘书长
2023-09-30-今,中国计算机学会, 高级会员
2022-05-17-今,中国图象图形学学会, 高级会员
2021-06-05-今,北京图象图形学学会, 理事

   

1. Han, X., Yang, S., Wang, W., Li, Y., & Dong, J. (2026). Probing unlearned diffusion models: A transferable adversarial attack perspective. Pattern Recognition.
2. Guan, W., Wang, W., Peng, B., He, Z., Dong, J., & Cheng, H. (2025). Noise-Informed Diffusion-Generated Image Detection With Anomaly Attention. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 20, 5256–5268.
3. Han, X., Yang, S., Wang, W., Li, Y., & Dong, J. (2025). Adaptive Median Smoothing: Adversarial Defense for Unlearned Text-to-Image Diffusion Models at Inference Time. Forty-Second International Conference on Machine Learning.
4. Li, Y., Yang, S., Wang, W., & Dong, J. (2025). Beyond Inserting: Learning Subject Embedding for Semantic-Fidelity Personalized Diffusion Generation. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 35(12), 12607–12621.
5. Guan, W., Wang, W., Dong, J., & Peng, B. (2024). Improving Generalization of Deepfake Detectors by Imposing Gradient Regularization. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 19, 5345–5356.
6. Han, X., Yang, S., Wang, W., He, Z., & Dong, J. (2024). Exploiting Backdoors of Face Synthesis Detection with Natural Triggers. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications. 
7. Li, D., Zhao, K., Wang, W., Ma, Y., Peng, B., Zhang, Y., & Dong, J. (2024). S3D-NeRF: Single-Shot Speech-Driven Neural Radiance Field for High Fidelity Talking Head Synthesis. In Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV)) (pp. 365–382).
8. Li, D., Zhao, K., Wang, W., Peng, B., Zhang, Y., Dong, J., & Tan, T. (2024). AE-NeRF: Audio Enhanced Neural Radiance Field for Few Shot Talking Head Synthesis. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 3037–3045. 
9. Zhao, M., Zhang, L., Wang, W., Kong, Y., & Yin, B. (2024). Adversarial Attacks on Scene Graph Generation. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 19, 3210–3225.
10. Yang, S., Wang, W., Lan, Y., Fan, X., Peng, B., Yang, L., & Dong, J. (2024). Learning Dense Correspondence for NeRF-Based Face Reenactment. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 38(7), 6522–6530. 
11. Yang, S., Wang, W., Ling, J., Peng, B., Tan, X., & Dong, J. (2023). Context-Aware Talking-Head Video Editing. Proceedings of the 31st ACM International Conference on Multimedia, 7718–7727. 
12. He, Z., Wang, W., Dong, J., & Tan, T. (2023). Temporal sparse adversarial attack on sequence-based gait recognition. Pattern Recognition, 133, 109028.
13. Zhao, M., Wang, B., Wang, W., Kong, Y., Zheng, T., & Ren, K. (2022). Guided Erasable Adversarial Attack (GEAA) Toward Shared Data Protection. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 17, 2468–2482. 
14. He, Z., Wang, W., Guan, W., Dong, J., & Tan, T. (2022). Defeating DeepFakes via Adversarial Visual Reconstruction. Proceedings of the 30th ACM International Conference on Multimedia, 2464–2472.
15. Li, D., Wang, W., Fan, H., & Dong, J. (2021). Exploring Adversarial Fake Images on Face Manifold. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 5785–5794. 
16. Wang, W., Dai, X., Li, Y., & Guo, Y. (2021). Adversarial Analysis for Source Camera Identification. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 31(11), 4174–4186. 
17. Wang, B., Zhao, M., Wang, W., Wei, F., Qin, Z., & Ren, K. (2021). Are You Confident That You Have Successfully Generated Adversarial Examples? IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 31(6), 2089–2099.

   

（ 1 ） 深度伪造对抗防御关键技术研究, 负责人, 国家任务, 2024-01--2027-12
（ 2 ） 虚拟数字人研发环境委托搭建服务, 负责人, 境内委托项目, 2022-12--2024-08
（ 3 ） 鉴伪关键技术研究, 负责人, 国家任务, 2020-07--2023-06
（ 4 ） 基于多源线索智能推理决策的图像取证研究, 负责人, 国家任务, 2020-01--2023-12
（ 5 ） 社交网络虚假媒体内容检测与识别关键技术, 负责人, 地方任务, 2019-01--2021-12
（ 6 ） 媒体内容可信性研究, 负责人, 地方任务, 2017-03--2019-11
（ 7 ） 基于成像环境约束的低质量图像篡改取证研究, 负责人, 国家任务, 2016-01--2018-12

在读学生

• 李　洋　博士研究生（联合指导）
• 韩晓轩　硕士研究生
• 金晓旭　硕士研究生
• 成铸希　硕士研究生
• 崔壬文　硕士研究生

毕业学生

• 钱银龙　博士毕业生（联合指导）
• 彭　勃　博士毕业生（联合指导）
• 何子文　博士研究生（联合指导）
• 管伟楠　博士研究生（联合指导）
• ​李东泽　博士研究生（联合指导）
• 卓文琦　硕士研究生
• 杨嵩林　硕士研究生