讲座题目：大模型驱动的物联网未知威胁识别

讲座时间：2026年10月23日 下午3：30，讲座地点：怀德楼B410

报告人简介：凌振博士，东南大学青年首席教授，国家优秀青年基金获得者。研究方向为匿名网络、系统安全、物联网与工控安全、机密计算、AI安全等。近年来发表学术论文90余篇，包括重要国际期刊，如IEEE/ACM ToN、IEEE TIFS、IEEE TPDS、IEEE TC、IEEE TDSC、IEEE JSAC、IEEE TIP，以及重要国际会议，如ACM CCS、IEEE S&P、USENIX Security、NDSS和IEEE INFOCOM、ACM Ubicomp。先后主持国家自然科学基金青年、面上和优秀青年基金项目，国家重点研发计划课题，江苏省自然科学基金青年基金项目和优秀青年基金项目等。多次受邀在重要国内外学术会议作特邀报告，如国际著名黑客会议BlackHat上演讲3次等，相关研究成果还受到中央电视台科教频道CCTV10《走近科学》栏目采访在第二届国家网络安全宣传周系列节目中进行报道。获得ACM中国优秀博士论文奖、CCF优秀博士论文奖、全国公安技术革新成果一等奖、中国通信学会科学科技二等奖、黑客极棒竞赛（GeekPwn）优胜奖、国家教学成果二等奖、江苏省教学成果一等奖等奖项。担任ACM SIGSAC China秘书长，IEEE TDSC，IEEE IoTJ，IET Communications编委，FCS青年编委，曾任MSN 2023程序委员会联合主席，ICCC 2025、ICPADS 2021以及CSS 2017的track/symposium程序委员会主席， 担任ACM CCS、USENIX Security、INFOCOM等知名会议程序委员会委员。

报告内容：

迅速扩张的物联网（IoT）领域正朝着无云架构的方向发展。这种转变虽然摆脱了对中心化云服务的依赖，但却将设备直接暴露于互联网之中，从而增加了它们遭受网络攻击的脆弱性。我们的研究揭示了一种意想不到的模式：大量来自Tor网络的流量正针对无云物联网设备。这表明，攻击者正在利用Tor网络来匿名利用未公开的漏洞（这些漏洞可能从地下市场获得）。为了深入探究此现象，我们开发了TORCHLIGHT，一个旨在通过分析Tor流量来检测针对无云物联网设备的已知及未知威胁的工具。TORCHLIGHT通过特定的IP模式过滤流量，部署低代价VPS节点以实现经济高效的检测，并利用大语言模型（LLM）的思维链（CoT）技术进行精确的威胁识别。

我们的研究成效显著：我们首次证实，攻击者确实在使用Tor网络隐藏真实身份，从而对无云物联网设备发起攻击。在为期12个月的监控中，TORCHLIGHT分析了26TB的流量，揭示了45个漏洞，其中包括29个零日漏洞（已分配25个CVE编号，分别为5个“严重”级别、3个“高危”级别、16个“中危”级别和1个“低危”级别），其估算价值约为312,000美元。这些漏洞影响了148个国家中约1271万台设备，使它们面临信息泄露、身份验证绕过和任意命令执行等严重风险。此外，我们的发现引起了业界的广泛关注，在网络安全圈内引发了热烈讨论，相关话题进入了Hacker News热门榜单前25名，并获得了超过19万次的浏览量。