上海交通大学，计算机学院（永乐高60net），吴文俊人工智能荣誉博士班，博士
负责国家重点研发计划“网络空间安全治理”重点专项管理，担任CCF互联网专委会执行委员、《电子学报》青年编委、NeurIPS、AAAI、KDD、WWW、IWQoS等会议程序委员会成员、IEEE/ACM TON、IEEE TIFS、IEEE TDSC、网络与信息安全学报等期刊审稿人。
流量分析：加密流量分析，匿名网络分析，网络入侵检测等
Web安全：网页指纹识别，Webshell检测，验证码破解等
现任永乐高60net副研究员，网络安全系书记。主要研究方向包括流量分析和Web安全，通过结合人工智能技术赋能网络安全任务，解决网络安全领域中的一系列前沿挑战和落地需求。近年来主持国家自然科学基金青年基金、江苏省自然科学基金青年基金、互联网体系结构全国重点实验室面上项目等科研项目。在网络安全与人工智能领域顶级会议（IEEE S&P、USENIX Security、NeurIPS、KDD、AAAI等）和主要期刊（IEEE/ACM TON、IEEE TDSC、IEEE TII等）发表高水平论文30余篇。在相关领域担任NeurIPS、KDD、WWW、ICLR、IEEE/ACM TON、IEEE TDSC、IEEE TIFS、电子学报、网络与空间安全学报、通信学报等多个国内外顶级会议及期刊审稿人。指导学生获东南大学本科优秀毕业设计（论文）、DataCon大数据安全分析竞赛互联网威胁分析赛道二等奖。
流量分析的相关研究中，面向流量行为复杂多变、流量数据标注困难、流量数据隐私性强、边缘设备计算性能弱等诸多挑战，设计了强隐蔽性流量细粒度识别方法、流量数据自信息挖掘方法、跨域复杂流量协同训练方法、流量分析模型轻量化部署方法等解决方案。
Web安全的相关研究中，面向Web安全研究中的网页指纹识别、验证码破解、webshell检测三个关键场景开展研究。面向网页指纹隐藏机制，复杂验证码识别困难、webshell多样化混淆机制等诸多挑战，设计了网页指纹鲁棒识别方案、高效验证码求解器、代码语义感知的webshell检测等解决方案。
招收硕士生、本科实习生（26考研招生中）
目前正招收2026入学硕士研究生、博士生、本科实习生，致力于维护一个兴趣驱动、氛围融洽的网络安全课题研究小组，研究方向包括但不限于流量分析和Web安全，以利于学生长期发展为目标，可保证持续有效的指导沟通，并结合学生特点和意愿调整指导模式。课题组与阿里、京东、长亭科技等业界企业联系紧密，可推荐相应实习机会，同时与清华大学、上海交通大学等高校的相关课题组保持长期交流合作，可推荐优秀学生赴海内外知名高校交流深造。
希望新加入的同学：
- 有兴趣从事网络安全与人工智能领域的关于60net永乐高；
- 积极主动、热情开朗、有自驱力、有毅力；
- 具有扎实的编程能力，良好的英文阅读、写作与沟通能力；
- 有长远理想、目标，有志于推动团队、社区、领域发展。
欢迎具有网络安全、计算机、通信工程、人工智能等相关专业背景的同学与我通过邮件联系，请将你的简历、成绩单、研究背景或者其他能够展示个人能力的材料发送至我的邮箱。
承担国家自然科学基金青年基金（主持，在研，2026.01-2028.12），江苏省自然科学基金青年基金（主持，在研，2025.07-2028.06），互联网体系结构全国重点实验室面上项目（主持，在研，2025.12-2027.12）等科研项目。
2025.12 江苏省双创博士
2025.12 《信息网络安全》期刊优秀审稿人
2023.12 博士研究生国家奖学金
2022.12 上海交通大学张良起奖学金
2021.03 上海交通大学优秀毕业生
2026代表性论文
[1] R. Zhao, M. Zhan, Q. Li, Z. Liu, X. Deng, G. Cheng, Z. Xue, K. Xu, Learning Flow Semantics for Encrypted Traffic Analysis: A Contrastive Pre-training Approach, IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing (IEEE TDSC), pp. 1-14, 2026. (安全领域顶刊，CCF-A)
[2] X. Qiu, G. Cheng, W. Zhu, D. Niu, R. Zhao, WaveFormer: Cross-modal Fusion with Robust Multi-view Flow Representation for Encrypted Traffic Classification, in IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), Barcelona, Spain, May 4-8, 2026, pp. 1-5. (CCF-B)
2025代表性论文
[1] M. Zhan, R. Zhao, X. Deng, Z. Xue, Q. Li, Z. Liu, G. Cheng, K. Xu, FlowRefiner: A Robust Traffic Classification Framework against Label Noise, in Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), San Diego, United States, Dec. 2-7, 2025, pp. 1-12. (人工智能顶会，CCF-A)
[2] X. Deng, R. Zhao, Y. Wang, M. Zhan, Z. Xue, Y. Wang, CountMamba: A Generalized Website Fingerprinting Attack via Coarse-Grained Representation and Fine-Grained Prediction, in IEEE Symposium on Security and Privacy (IEEE S&P), San Francisco, United States, May 12-15, 2025, pp. 1-15. (四大安全顶会，CCF-A)
[3] X. Liu, R. Zhao, M. Liu, L. Chen, L. Ying, Z. Han, Z. Xue, Detecting Malicious Encrypted Traffic With Multimodal Representations, in IEEE International Conference on Communications (ICC), Montreal, Canada, Jun. 8-12, 2025, pp.1-6. (CCF-C)
2024代表性论文
[1] R. Zhao, M. Zhan, X. Deng, F. Li, Y. Wang, Y. Wang, G. Gui, Z. Xue, A Novel Self-Supervised Framework Based on Masked Autoencoder for Traffic Classification, IEEE/ACM Transactions on Networking (IEEE/ACM TON), vol. 32, no. 3, pp. 2012-2025, 2024. (网络领域顶刊，CCF-A)
[2] H. He, X. Lin, Z. Weng, R. Zhao, S. Gan, L. Chen, Y. Ji, J. Wang, Z. Xue, Code is not Natural Language: Unlock the Power of Semantics-Oriented Graph Representation for Binary Code Similarity Detection, in 33rd USENIX Security Symposium, Philadelphia, United States, Aug. 14-16, 2024, pp.1-18. (四大安全顶会，CCF-A)
[3] W. Du, J. Li, Y. Wang, L. Chen, R. Zhao, J. Zhu, Z. Han, Y. Wang, Z. Xue, Vulnerability-oriented Testing for RESTful APIs, in 33rd USENIX Security Symposium, Philadelphia, United States, Aug. 14-16, 2024, pp.1-18. (四大安全顶会，CCF-A)
2023代表性论文
[1] R. Zhao, X. Deng, Y. Wang, Z. Yan, Z. Han, L. Chen, Z. Xue, Y. Wang, GeeSolver: A Generic, Efficient, and Effortless Solver with Self-Supervised Learning for Breaking Text Captchas, in IEEE Symposium on Security and Privacy (IEEE S&P), San Francisco, United States, May 22-24, 2023, pp. 1-18. (四大安全顶会，CCF-A)
[2] R. Zhao, M. Zhan, X. Deng, Y. Wang, Y. Wang, G. Gui, Z. Xue, Yet Another Traffic Classifier: A Masked Autoencoder Based Traffic Transformer with Multi-Level Flow Representation, in AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Washington, United States, Feb. 7-14, 2023, pp. 1-8. (人工智能顶会，CCF-A)
[3] R. Zhao, Y. Huang, X. Deng, Y. Shi, J. Li, Z. Huang, Y. Wang, Z. Xue, A Novel Traffic Classifier with Attention Mechanism for Industrial Internet of Things, IEEE Transactions on Industrial Informatics (IEEE TII), vol. 19, no. 11, pp. 10799-10810, 2023. (Q1-Top, IF: 11.65)
Before 2023
[1] R. Zhao, X. Deng, Z. Yan, J. Ma, Z. Xue, Y. Wang, MT-FlowFormer: A Semi-Supervised Flow Transformer for Encrypted Traffic Classification, in ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), Washington, United States, Aug. 14-18, 2022, pp. 1-9. (人工智能顶会，CCF-A)
[2] R. Zhao, X. Deng, Y. Wang, L. Chen, M. Liu, Z. Xue, Y. Wang, Flow Sequence-Based Anonymity Network Traffic Identification with Residual Graph Convolutional Networks, in IEEE/ACM International Symposium on Quality of Service (IWQoS), Virtual Conference, Jun. 10-12, 2022, pp. 1-10. (CCF-B)
[3] R. Zhao, G. Gui, Z. Xue, J. Yin, T. Ohtsuki, B. Adebisi, H. Gacanin, A Novel Intrusion Detection Method Based on Lightweight Neural Network for Internet of Things, IEEE Internet of Things Journal, vol. 9, no. 12, pp. 9960-9972, 2022. (Q1-Top, IF: 10.24)
[4] R. Zhao, T. Tang, G. Gui, Z. Xue, A Lightweight Semi-supervised Learning Method Based on Consistency Regularization for Intrusion Detection, in IEEE International Conference on Communications (ICC), Seoul, South Korea, May 16-20, 2022, pp. 1-6. (CCF-C)
[5] X. Deng, R. Zhao, Y. Wang, L. Chen, Y. Wang, Z. Xue, 3E-Solver: An Effortless, Easy-to-Update, and End-to-End Solver with Semi-supervised Learning for Breaking Text-Based Captchas, in 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), Vienna, Austria, Jul. 23-29, 2022, pp. 1-7. (人工智能顶会，CCF-A)
