项目立足于模式识别与信息内容安全的跨学科领域，将积极开展对抗式机器学习的相关理论及应用研究，着重探讨在对抗环境下，如何提升基于大规模训练数据的模式识别与分析系统的安全保护与工作性能，有效抵御针对相关应用系统的若干种可能的恶意攻击。包含2个子项目：（1）子项目名称：侦测和防止目的性欺骗数据对模式识别系统的攻击，该子项目分别从完整性攻击和可用性攻击的角度研究不同模式识别系统侦测和防止目的性欺骗数据的关键技术。项目组将重点研究以下两类模式识别系统对付不同智能攻击手段的主动防御机制；（2）子项目名称：基于内容的大规模信息查询系统的隐私保护问题研究，该子项目将从隐私保护的角度，着重研究网络计算环境（如云平台）下基于生物特征的身份检测与查询处理问题。

研发团队：项目负责人，王艺，特聘教授。开发了基于 GLM 的多元数据分析统计工具包被收录进国际R语言档案大全（CRAN）。

产业应用领域：信息内容安全应用；智能制造的多个分支领域，生物特征识别、隐私保护、恶意代码检测、垃圾邮件过滤等应用领域开展产学研合作。