陈昌盛
深圳北理莫斯科大学工程系教授、博士生导师

Changsheng Chen received his B.E. degree from Sun Yat-sen University in 2008 and his Ph.D. degree from Nanyang Technological University, Singapore, in 2013. From 2013 to 2015, he conducted postdoctoral research in the Department of Electronic and Computer Engineering at the Hong Kong University of Science and Technology. He joined Shenzhen University in 2016 and transferred to Shenzhen MSU-BIT University in 2025, where he is currently a Professor and Ph.D. supervisor.

His research focuses on multimedia forensics, document image security, anti-recapture techniques for QR codes, and face presentation attack detection. He has received several honors, including the Second Prize of the Natural Science Award from the China Society of Image and Graphics (2024), the Second Prize of the Natural Science Award from the Ministry of Education (2022), and the First Prize of the Excellent Paper Award from the Guangdong Computer Society (2024). He has led three National Natural Science Foundation of China (NSFC) projects and two provincial-level projects, and has also headed multiple industry-funded collaborations with Tencent and Alibaba. His research outcomes have been deployed in commercial content security systems.

He serves as an Associate Editor for IEEE Transactions on Information Forensics and Security, and is a Senior Member of IEEE, CCF, and CSIG. He currently serves as a committee member of the Digital Media Forensics and Security Technical Committee and the Document Image Analysis and Recognition Technical Committee of the China Society of Image and Graphics, and as a board member and Deputy Secretary-General of the Guangdong Society of Image and Graphics.

陈昌盛，2008 年在中山大学获学士学位，2013 年在新加坡南洋理工大学获博士学位。2013-2015年在香港科技大学电子与计算机工程系从事博士后研究。2016 年加入深圳大学，2025年调入深圳北理莫斯科大学，现为教授、博士生导师。主要从事多媒体取证、文档图像安全、二维码抗翻拍和人脸活体检测等研究。曾获中国图像图形学学会自然科学奖二等奖（2024）、教育部优秀成果奖（科学技术奖）自然科学二等奖（2022）、广东省计算机学会优秀论文奖一等奖（2024）等。主持国家自然科学基金项目 3 项、省部级项目 2 项，并牵头腾讯、阿里巴巴横向课题多项，成果已在企业安全审核系统落地应用。现任 IEEE Transactions on Information Forensics and Security 副主编，IEEE/CCF/CSIG 高级会员。现为中国图象图形学学会数字媒体取证与安全专业委员会、文档图像分析与识别专业委员会委员，广东省图象图形学学会，理事、副秘书长。

研究方向：

· 多媒体取证与内容安全

· 文档图像篡改与翻拍检测

· 物理层认证与二维码防安全技术

· 人脸活体检测与对抗攻防

研究生招生方向：
博士：计算机科学与技术

硕士：计算机科学与技术、计算机技术、人工智能

科研项目

• 国家自然科学基金-面上项目，翻拍文档图像的多模态篡改取证技术研究，50万元，2024.01-2027.12，项目编号62371301，主持

• 国家自然科学基金-面上项目，对抗场景下基于失真模型的翻拍文档图像取证技术，56万元，2021.01-2024.12，项目编号62072313，主持

• 广东省自然科学基金-面上项目，域自适应及深度特征框架下的二维码防伪标签，10万元，2019.10-2022.09，项目编号2020A1515010563，主持

• CCF-阿里巴巴创新研究计划青年科学基金，基于失真模型和域泛化网络的屏幕翻拍、翻录检测方法，30万元，2022.10-2023.09，项目编号CCF-ALIBABA OF 20220204，主持

• 腾讯科技（上海）有限公司技术研发委托项目，图像篡改检测，30万元，2024.12-2025.12，主持

• 腾讯科技（上海）有限公司技术研发委托项目，图像篡改检测，30万元，2023.12-2024.12，参与（排名第二）

• NSFC-企业创新联合基金重点项目，社交网络虚假媒体内容检测关键技术的研究，项目编号U19B2022，254万元，2020.01-2023.12，参与（排名第五）

• 国家重点研发计划课题，基于免疫的网络动态风险评估与控制技术，项目编号2020YFB1805400，436万元，2020.11-2024.10，参与（排名第二）

获奖

• 2024年11月，中国图像图形学学会自然科学奖，二等奖，排名2/5

• 2024年12月，广东省计算机学会优秀论文奖，一等奖，通讯作者（一作为本人指导研究生）

• 2022年11月，教育部优秀成果奖（科学技术）自然科学奖，二等奖，排名3/5

• 2022年12月，深圳市科学技术协会第二届优秀科技学术论文奖，通讯作者（一作为本人指导研究生）

• 2021年11月，深圳市科学技术协会第一届优秀自然科学学术论文，通讯作者（一作为本人指导研究生）

• 2021年11月，第二届 CSIG 中国媒体取证与安全大会 (ChinaMFS)，阿里巴巴-最佳报告

• 获腾讯益友奖“优秀班主任”（2020）

• 本科教学单项奖（2021、2024）

• 优秀本科毕业论文指导教师（2018、2020、2021、2024）

Selected Papers

[1] C. Chen, W. Chen, Y. Lin, B. Li^*, and J. Huang, "Unmask Tampering: Efficient Document Tampering Localization under Recapturing Attacks with Distortion Knowledge", ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS), 2025.（CCF A，计算机安全领域四大顶会）

[2] C. Chen, Y. Li, B. Li, W. Yu, B. Chen, B. Li^*, and J. Huang, "Moiré Spectral Augmentation and Masked Frequency Modeling for Document Presentation Attack Detection," IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2025.（CCF A，中科院1区，Top期刊）

[3] Y. Li, Y. He, C. Chen^*, D. Li, B. Li, and J. Zhou, "Image Copy-Move Forgery Detection via Deep PatchMatch and Pairwise Ranking Learning," IEEE Transactions on Image Processing, vol. 34, pp. 425-440, 2025.（CCF A，中科院1区，Top期刊）

[4] Z. Yu, R. Cai, Y. Cui, A. Liu, and C. Chen^*, "Visual Prompt Flexible-Modal Face Anti-Spoofing," IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, vol. 22, no. 3, pp. 2597-2606, May-June 2025.（CCF A，中科院1区，Top期刊）

[5] Z. Lai, Z. Chang, M. Sha, Q. Zhang, N. Xie^*, C. Chen, and D. Niyato, "A Comprehensive Survey on Physical Layer Authentication Techniques: Categorization and Analysis of Model-Driven and Data-Driven Approaches," ACM Computing Surveys, vol. 57, no. 5, pp. 1–35, May 2025.（CCF A，中科院1区，Top期刊）

[6] C. Chen, L. Lin, Y. Chen, B. Li^∗, J. Zeng, and J. Huang, "CMA: A Chromaticity Map Adapter for Robust Detection of Screen-Recapture Document Images," IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR), 2024, pp. 15577-15586.（CCF A，计算机视觉领域高水平国际学术会议）

[7] C. Chen, B. Li, R. Cai^∗, J. Zeng, and J. Huang, "Distortion Model based Spectral Augmentation for Generalized Recaptured Document Detection," IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 19, pp. 1283-1298, 2024.（中科院1区，Top 期刊，CCF A）

[8] C. Chen^*, S. Zhang, F. Lan, and J. Huang, "Domain-agnostic Document Authentication against Practical Recapturing Attacks," IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 17, pp. 2890-2905, 2022. （中科院1区，Top 期刊，CCF A）

[9] Z. Hu, C. Chen^*, W. H. Mow, and J. Huang, "Document Recapture Detection based on a Unified Distortion Model of Halftone Cells," IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 17, pp. 2800-2815, 2022. （中科院1区，Top 期刊，CCF A）

[10] L. Zhao, C. Chen^*, and J. Huang, "Deep Learning-based Forgery Attack on Document Images," IEEE Transactions on Image Processing, vol. 30, pp. 7964-7979, 2021. （中科院1区，Top 期刊，CCF A）

[11] C. Chen, X. Li, B. Chen, and H. Li^∗, "A Distortion Model Guided Adversarial Surrogate for Recaptured Document Detection", Pattern Recognition, vol. 151, p. 110433, 2024.（中科院1区，Top期刊）

指导学生获奖

1. 校级优秀毕业研究生，3人次

2. 硕士研究生国家奖学金，2人次

3. IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), 2024，最佳论文候选

4. 中国大学生计算机设计大赛，二等奖

5. 指导学生获得美国大学生数学建模竞赛，二等奖与三等奖多次

研究生招生

招生类型：

招收有志于从事科学研究和工程实践的学术型硕士、博士生以及专业型硕士生，研究方向包括计算机科学与技术、计算机技术和人工智能。

研究领域：

· 多媒体取证（图像、视频、音频篡改检测与定位）

· 多媒体安全（信息隐藏、隐写分析、伪造内容检测）

· 深度学习大模型安全（对抗攻防、可信AI、隐私保护）

招生要求：

1. 学术基础：

· 基础课程：高等数学、线性代数、信号与系统、概率论与数理统计等。

·专业课：数据结构、图像处理、计算机视觉、机器学习等

2. 编程能力：

· 至少熟练掌握以下编程语言中的两门：Python、Matlab、C++ 或 Java。

· 有深度学习框架经验（如 PyTorch）者优先。

3. 英语能力：

· CET-6 或同等水平，托福/雅思成绩优秀者优先。

· 具备较强的英语听说读写能力，能够熟练阅读英文文献并撰写学术论文。

· 以上要求均基于不使用GPT工具的前提。

4. 科研素质：

· 对研究工作充满好奇心、有浓厚兴趣，愿意投入时间和精力钻研前沿问题。

· 具备严谨的科研态度，勇于面对挑战，能够承受科研中的失败与迭代。

· 有志于追求卓越，目标包括发表高水平论文（如中科院1区、CCF A类期刊/会议）及参加学科竞赛。

5. 其他：

· 欢迎有志于毕业后进入高校、科研院所、知名企业（如华为、腾讯、阿里）从事研发工作、有志于出国深造攻读博士学位的学生。

· 有以下想法的学生请绕行：仅为了获取学位、认为攻读研究生是在为别人打工。

备注：

· 团队与南洋理工大学、香港科技大学等深度合作，优秀学生有机会推荐至海外境外高校交流、深造。

本科生招生

招生对象：

· 招收有志于继续深造（攻读硕士/博士学位）或参与高水平科研的1-3年级本科生，尤其欢迎计划在本科/硕士阶段后申请国外顶尖大学硕士/博士项目的学生。

· 对大模型和信息安全等方向感兴趣。

招生要求：

· GPA排名靠前；愿意每周至少4个半天的时间来实验室参与工作；动手能力强；大学毕业有明确目标；态度积极，做事踏实。