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王思山

2026年05月06日 10:48 点击：[]

基本信息：湖北汽车工业学院437必赢会员中心高级实验师，研究生导师，437必赢会员中心信息安全专业负责人，主要研究方向为基于人工智能技术的汽车网络空间安全和汽车嵌入式系统安全。

办公地点：产教大楼SX-702自动驾驶虚拟仿真实验室

联系电话：15926192408

邮箱：20050017@huat.edu.cn

教育背景：

·2022年至今，南京航空航天大学，车辆工程专业，攻读博士学位

·2012年，武汉大学计算机学院，计算机应用，工程硕士学位

·2005年，湖北汽车工业学院，电子信息科学与技术专业，学士学位

研究方向：

·智能网联汽车电子电气架构及车载网络安全

·AI驱动的车载入侵检测与异常行为识别

·面向汽车边缘计算的嵌入式智能推理技术

·图神经网络在车载网络威胁建模与安全分析中的应用

·图基础模型理论及其在复杂网络安全场景中的泛化研究

·大语言模型赋能的汽车信息安全智能防御技术

·自动驾驶系统中人工智能算法的鲁棒性与安全性研究

科研成果：

-科研项目

o省级重点研发项目，特定场景智能网联汽车多维安全防护关键技术研发（2023BAB169），主要参与人，项目技术负责人，30万元；

o市级科研项目，智能网联汽车车载以太网多域控制器设计与实现（2020K08），参与人，30万元；

o省级对外合作项目，汽车智能驾驶计算平台关键技术合作研究（2019AHB060），参与人，30万元；

o市级科研项目，智能驾驶域控制器关键技术研究（19K11），参与人，30万元；

o市级科研项目，基于IPv6和虚拟化技术的智慧农业物联网实践教学平台构建（2018A03032），项目负责人，1万元；

o市级科研项目，农业综合科技数字知识仓储设计与农业科技信息化云服务平台建设（2017syn043B），项目技术负责人，20万元；

o省级研发项目，智能网联汽车车载通信架构关键技术合作研究（2017AHB048），参与人，30万元；

o省级重点研发项目，基于实时以太网的新能源汽车电控系统关键技术研究及应用（2017AAA042），参与人，项目联系人，37.5万元；

o横向课题，ADAS 域控模拟测试工具集项目（2021003），项目负责人，38万元；

o横向课题，线控底盘的ADAS功能符合性测试合同（2021134），9.328 万元；

o横向课题，EPS电控单元刷新软件的研发（2021110），项目负责人，8.5 万元；

o横向课题，诊断协议栈软件模块开发（2020003），项目负责人，6万元；

-发表论文

oWang S, Zhao Y, Fu X, et al. A class-imbalance-aware intrusion detection system based on spatiotemporal graph neural networks for software-defined vehicles[J]. Journal of Information Security and Applications, 2026, 97: 104340.

oLiu Y, Xue L,Wang S, et al. Vehicular intrusion detection system for controller area network: A comprehensive survey and evaluation[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2025.

oWang K, Yang Y,Wang S, et al. Research on Car‐Following Model considering Driving Style[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2022, 2022(1): 7215697.

oGuo X,Wang S, Zhou H, et al. Performance evaluation of the networks with Wi-Fi based TDMA coexisting with CSMA/CA[J]. Wireless Personal Communications, 2020, 114(2): 1763-1783.

oZhou H, Zhu X,Wang S, et al. A novel cardiac arrhythmias detection approach for real-time ambulatory ECG diagnosis[J]. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2017, 31(10): 1758004.

o吴奇,王思山,司华超,等. 基于LSTM-Attention的汽车CAN/CAN-FD协议入侵检测模型[J].湖北汽车工业学院学报,2026,40(01):23-29.

o孙云峰,司华超,汪涛,王思山,等.基于边缘学习的SOME/IP协议实时入侵检测系统研究[C]//中国汽车工程学会（China Society of Automotive Engineers）.第三十二届中国汽车工程学会年会论文集（3）.岚图汽车科技有限公司;湖北汽车工业学院;,2025:302-307.DOI:10.26914/c.cnkihy.2025.063279 .

o陈少辉,王思山,司华超,等. 基于Transformer编码器的电动汽车低压蓄电池SOC预测[J].湖北汽车工业学院学报,2025,39(02):25-29+34.

o曹举阳,王思山,司华超,等. 基于Transformer编码器的CAN/CAN-FD协议入侵检测研究[J].计算机工程与应用,2025,61(18):300-308.

o孙玉春,王思山,童乐言,等. 基于损失函数权重自适应的路径规划优化算法研究[J].计算机工程与应用,2024,60(16):85-93.

o宋昊江,王思山,周海鹰,等. 基于UDS的ECU在线升级系统设计[J].湖北汽车工业学院学报,2023,37(04):12-16.

o张昊宇,柳祥乐,王思山. 基于深度学习特征提取的改进ORB-SLAM3算法[J].湖北汽车工业学院学报,2022,36(02):55-59.

o张兴旺,王思山,周海鹰,等. 融合轻量级DDS的智能车通信架构设计[J].湖北汽车工业学院学报,2022,36(02):9-13.

o王科银,杨亚会,王思山,等. 驾驶风格聚类与识别研究[J].湖北汽车工业学院学报,2021,35(03):1-6+10.

o王科银,石振,杨正才,王思山,等. 改进强化学习算法应用于移动机器人路径规划[J].计算机工程与应用,2021,57(18):270-274.

o吴昊,王思山,周海鹰,等. 基于模型预测控制的智能车横纵向控制器设计[J].湖北汽车工业学院学报,2021,35(01):11-16+20.

o王思山,周骁,薛建云,等. 新工科背景下的汽车嵌入式人才校企产学研合作模式探讨[J].时代汽车,2020,(19):40-42.

o王思山,周海鹰,毕栋,等. 基于运动学和动力学模型的无人驾驶路径跟踪控制器设计[J].湖北汽车工业学院学报,2020,34(01):1-5+10.

o陶冰冰,周海鹰,王思山. 自动驾驶车辆LQR轨迹跟踪控制器设计[J].湖北汽车工业学院学报,2017,31(04):1-6+11.

o毕栋,周海鹰,王思山. 基于CCP协议的PID参数自动标定系统设计[J].湖北汽车工业学院学报,2016,30(04):33-38.

-发明专利

o王思山; 曹举阳; 魏仁全; 吴奇; 徐联庆. 湖北汽车工业学院.多模态车辆信息物理系统多维安全感知方法及系统: 202511060812.X[P].2025-11-07.

o王思山; 魏仁全; 曹举阳; 吴奇; 徐联庆. 湖北汽车工业学院.车辆预期功能安全监测方法及系统: 202511060814.9[P].2025-09-16.

o王思山; 周海鹰; 周奎; 毕栋; 龚家元; 兰建平; 朱郑泽; 陶冰冰; 程戬. 湖北汽车工业学院.一种无人驾驶汽车轨迹跟踪能力评价方法: 201711344513.4[P].2021-10-15.

-软件著作权

o车载低压蓄电池管理系统（2025SR0012134）

o车载SOMEIP协议实时入侵检测系统（2025SR1635326）

o车载SOMEIP入侵检测系统（2025SR0333175）

教学工作：

-教研项目

o国家级一流课程，无人驾驶汽车动态避障路径规划与路径跟踪控制虚拟仿真实验（https://www.ilab-x.com/details/page?id=11857），课程技术负责人；

o湖北省高校实验室研究项目，车载信息安全专业校企共建实践教学条件机制研究与实践，项目负责人；

o省级教学改革研究项目，面向智能网联汽车工程师人才的产学研用教育模式研究与实践（2018390），项目负责人；

-主要教授课程

o信息安全概论

o汽车信息安全原理与实践

o嵌入式操作系统

学生获奖：

2024年度获奖（共15项）

序号	竞赛名称	级别	奖项	获奖成员
1	"兆易创新杯"第十九届中国研究生电子设计竞赛（全国初赛）	国家级	三等奖	陈少辉
2	"兆易创新杯"第十九届中国研究生电子设计竞赛（全国初赛）	国家级	二等奖	曹举阳、吴奇、童乐言
3	"兆易创新杯"第十八届中国研究生电子设计竞赛（华中分赛区）	省级	二等奖	陈少辉、童乐言
4	第六届全球校园人工智能算法精英大赛（湖北赛区选拔赛）	省级	三等奖	童乐言、张浩、晏源
5	第六届全球校园人工智能算法精英大赛（湖北赛区选拔赛）	省级	三等奖	陈少辉、黄真宝、库天杰
6	第六届全球校园人工智能算法精英大赛（湖北赛区总决赛）	省级	三等奖	吴奇、杨冬婷、曹举阳
7	第六届全球校园人工智能算法精英大赛（湖北赛区总决赛）	省级	二等奖	魏仁全、徐紫阳、张景轩
8	第六届全球校园人工智能算法精英大赛（全国总决赛）	国家级	三等奖	魏仁全、徐紫阳、张景轩
9	第十八届全国大学生信息安全竞赛"长城杯"铁人三项赛（防护赛·半决赛）	国家级	三等奖	张浩、黄真宝、晏源、库天杰
10	第二十一届全国大学生信息安全与对抗技术竞赛（区域赛）	国家级	一等奖	张浩、程乐乐、吴佳豪
11	第二十一届全国大学生信息安全与对抗技术竞赛（区域赛）	国家级	二等奖	黄真宝、晏源、库天杰
12	第二十一届全国大学生信息安全与对抗技术竞赛（区域赛）	国家级	二等奖	胡高杰、王照、刘轩
13	第二十一届全国大学生信息安全与对抗技术竞赛（区域赛）	国家级	三等奖	孙炎、王伟、姜志文
14	第二十一届全国大学生信息安全与对抗技术竞赛（区域赛）	国家级	三等奖	张慧如、王晶晶、孙阳钰颢
15	第二十一届全国大学生信息安全与对抗技术竞赛（全国总决赛）	国家级	二等奖	黄真宝、晏源、库天杰

2025年度获奖（共9项）

序号	竞赛名称	级别	奖项	获奖成员
1	全国大学生信息安全与对抗技术竞赛	国家级	二等奖	张浩、库天杰、晏源
2	全国大学生信息安全与对抗技术竞赛	国家级	二等奖	黄真宝、徐紫阳、胡高杰
3	全国大学生信息安全与对抗技术竞赛	国家级	二等奖	吴佳豪、孙炎、刘轩
4	蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛	国家级	三等奖	张浩
5	蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛	国家级	三等奖	晏源
6	蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛	省级	一等奖	张浩
7	蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛	省级	一等奖	晏源
8	全国大学生信息安全竞赛	省级	三等奖	张浩、库天杰、晏源、黄真宝
9	中国大学生计算机大赛	省级	三等奖	张浩、库天杰、晏源、黄真宝、徐紫阳、周天宇

2026年度获奖（共5项）

序号	竞赛名称	级别	奖项	获奖成员
1	第九届中国高校智能机器人创意大赛——产教融合赛道·软件系统安全赛（区域赛）	赛区级	二等奖	张浩、胡高杰、库天杰、晏源
2	第九届中国高校智能机器人创意大赛——产教融合赛道·软件系统安全赛（区域赛）	赛区级	二等奖	徐崇辉、刘米亚、刘轩、吴佳豪
3	第九届中国高校智能机器人创意大赛——产教融合赛道·软件系统安全赛（区域赛）	赛区级	二等奖	孙炎、杨永康、王路捷、徐洁钰
4	第十九届全国大学生信息安全竞赛暨第三届"长城杯"（防护赛）区域赛	国家级	三等奖	张浩、库天杰、晏源、胡高杰
5	第十九届全国大学生信息安全竞赛暨第三届"长城杯"（防护赛）区域赛	国家级	三等奖	刘米亚、徐洁钰、杨永康、王路捷

典型研究案例：

-案例1

随着智能网联汽车、车载以太网、OTA升级和面向服务架构的广泛应用，车辆电子电气系统逐步由封闭式控制网络演变为开放式、互联化、软件定义的复杂系统，车内外通信接口显著增多，网络攻击面不断扩大。传统依赖身份认证、访问控制和加密保护的防御机制虽然能够提供一定的预防能力，但对于已获授权节点发起的异常行为、未知攻击以及复杂时序攻击仍存在发现滞后的问题，因此亟需部署车载入侵检测系统对异常通信与恶意行为进行实时监测。由于车载环境具有计算资源受限、实时性要求高、功耗敏感和功能安全约束严格等特点，入侵检测系统必须向轻量化方向发展。

其关键核心技术主要包括：面向CAN、车载以太网、SOME/IP、DoIP等多协议的数据采集与高效特征提取技术，基于规则和协议规范的快速异常检测技术，基于统计分析与时序建模的轻量异常识别技术，以及结合特征降维、模型剪枝、量化部署等方法的轻量机器学习技术；通过跨报文、跨信号的语义一致性检测和分层协同部署机制，在有限资源条件下实现对车载网络攻击的高效、准确和实时检测。

-案例2

随着软件定义汽车（Software-Defined Vehicle, SDV）架构的普及与面向服务通信中间件（SOME/IP）的广泛应用，车载网络通信模式由传统的CAN总线广播逐步演进为基于IP协议的服务发现与请求响应机制。SOME/IP协议凭借其低延迟、高吞吐量与服务解耦的特性，成为自动驾驶、OTA升级与智能座舱等核心功能的关键通信载体；其面向服务的开放架构也引入了服务发现劫持、中间人攻击、模糊测试攻击等新型威胁向量。与此同时，车载网络中的正常通信与攻击流量之间存在显著的类别不平衡问题，导致传统入侵检测模型在训练过程中倾向于多数类，对少数攻击类别的召回率急剧下降，严重制约了实际部署中的检测可靠性。

其关键核心技术主要包括：面向SOME/IP协议的图时空建模技术，将节点（ECU服务实例）与边（服务交互关系）进行联合特征编码，构建多维属性的动态图快照；基于图注意力Transformer的时空特征融合架构实现空间结构与时间演化的联合表示学习；以及基于真实软件定义汽车平台构建的SOME/IP通信数据集，为模型训练与评估提供高保真的数据基础。

图片（包括实验室环境、对外合作等）：