熊刚研究员分享了题为“加密流量中网络公害检测与行为识别”的主旨报告，他围绕如何深入刻画网络流量，如何深度测量、精细化区分各种网络行为，如何通过大规模网络测量与多源多维深度融合分析恶意行为等方面的需求和挑战，从复杂加密数据分析、大数据网络行为分析、人工智能、大模型在网络公害检测与分析领域的应用等展开深入剖析与探讨。

刘光杰教授分享了题为“基于异构时空图卷积神经网络的网站指纹识别”的主旨报告，他基于深度学习的网站指纹攻击在实际应用面临的挑战，提出了一种基于多层级资源联通型流量的图表征设计，并基于图学习深度神经网络实现网站指纹的可靠识别。

张帆教授分享了题为“面向细粒度的未知加密流量识别与检测”的主旨报告，他指出，考虑到复杂多变的网络攻击行为，针对未知流量的检测能力在实战中不可或缺，然而当前异常检测多为二分类模型，只能检测恶意，不能报告具体是哪种攻击，因此，细粒度的未知检测旨在设计一种新型的流量分析模型，能够对已知类别和未知类别都实现攻击种类级检测，从而有利于安全分析人员对未知攻击采取具体的防御措施。

吉庆兵总师分享了题为“基于加密流量的网络异常行为智能发现技术”的主旨报告，他介绍了基于加密流量的网络异常行为智能发现技术的研究背景、研究动机，本技术领域当前面临的问题与挑战，以及加密恶意流量检测、敏感网络行为发现两个主要技术领域的关键技术，最后对研究团队近年来基于本技术开发的原型系统进行了介绍。

沈蒙教授作了题为“网络加密流量智能分析技术”的主旨报告，他指出，近年来网络加密流量规模急剧增长，给网络管理和关键基础设施安全防护带来新挑战，通过聚焦网络加密流量分析的难点与挑战，系统梳理了加密流量智能分析的典型应用场景，并介绍了团队在相关领域的研究进展。

潘炜副教授作了题为“加密移动应用流量分析与识别技术”的主旨报告，他首先分析了当前加密流量分析技术的挑战，讨论加密移动应用流量识别技术，包括移动应用流量特征提取、流量识别模型构建关键技术，以及在网络流量管理等方面的下一步工作的思考和展望，期望为移动网络安全监测与防护提供新思路与解决方案。