王焕宇

  • 性 别:
  • 职称:副教授
  • 学 历:博士研究生
  • 学院:计算机科学与工程学院
  • 系部所:物联网系
  • 执教层次:硕士生导师
  • 电话:
  • 电子邮箱:huanyu@hnust.edu.cn

基本情况

湖南科技大学计算机科学与工程学院校聘副教授。

博士和硕士均毕业于瑞典皇家理工学院。

本科毕业于大连理工大学。

主要研究方向为硬件安全、侧信道攻击和深度学校相关应用。

已在各类重要国际期刊和会议上发表论文12篇。

谷歌学术个人主页:https://scholar.google.com/citations?user=hinC1CAAAAAJ&hl=en


Huanyu Wang was born in Jinchang city, Gansu Province, China, in 1995. He received the Ph.D. and M.S. degree in Information and Communication Technology from KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden, in 2023 and the B.S. degree in Electronic Information Engineering from Dalian University of Technology, Dalian, China. He is currently an Associate Professor at the School of Computer Science and Engineering at Hunan University of Science and Technology. His current research interest includes hardware security, side-channel analysis and deep learning based applications.

学习经历

  1. 博士 (2019.06 - 2023.05):

    • 毕业院校:瑞典皇家理工学院

    • 院校实力:QS排名世界第73 (2023年)

    • 所学专业:电子信息工程

    • 指导老师:Elena Dubrova教授

    • 研究方向:基于深度学习的侧信道攻击


  2. 硕士  (2017.08 - 2019.06)

    • 毕业院校:瑞典皇家理工学院

    • 院校实力:QS排名世界第73 (2023年)

    • 所学专业:通信工程

    • 指导老师:Elena Dubrova教授

    • 研究方向:基于深度学习的侧信道攻击



  3. 本科 (2013.09 - 2017.06):

    • 毕业院校:大连理工大学

    • 院校实力:985, 211

    • 所学专业:电子信息工程

    • 指导老师:孔祥维教授




承担课程

  1. 数字逻辑与数字系统

  2. 数字系统设计

主持课题

  1. 单轨吊车用AI视频识别系统开发,校企合作项目。

  2. 面向复杂电磁环境的无线侧信道攻击研究,校级项目。

代表性论文

[1]R. Wang, H. Wang*, and E. Dubrova. "Far Field EM Side-Channel Attack on AES Using Deep Learning." in ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (CCS), Workshop on Attacks and Solutions in Hardware Security (ASHES). pp. 35-44. 2020. (唯一通讯作者).

[2]R. Wang, H. Wang*, E. Dubrova, and M. Brisfors. "Advanced Far Field EM Side-Channel Attack on AES." ACM Asia Conference on Computer and Communications Security (AsiaCCS), Cyber-Physical System Security Workshop (CPSS), pp. 29-39. 2021. (唯一通讯作者).

[3]H. Wang. "Amplitude-Modulated EM Side-Channel Attack on Provably Secure Masked AES", Journal of Cryptographic Engineering, https://doi.org/10.1007/s13389-024-00347-3, 2024.

[4]H. Wang, and E. Dubrova. "Federated Learning in Side-Channel Analysis." In International Conference on Information Security and Cryptology, pp. 257-272, 2021.

[5]H. Wang, S. Forsmark, M. Brisfors, and E. Dubrova. "Multi-Source Training Deep-Learning Side-Channel Attacks." In IEEE International Symposium on Multiple-Valued Logic (ISMVL), pp. 58-63, 2020.

研究方向

  1. 硬件安全

  2. 侧信道攻击

  3. 基于深度学习的应用