博士申請|亞利桑那大學張晴釗老師招收可信人工智慧方向全獎博士/實習生

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亞利桑那大學

亞利桑那大學（University of Arizona，簡稱UA）創建於1885年，位於美國亞利桑那州圖森市（Tucson），是該州的旗艦公立大學和第一所綜合性大學，也是北美頂尖研究型大學聯盟——美國大學協會（AAU）65所成員校之一，被譽為“公立常春藤”。

UA每年從美國國家科學基金會獲得近7億美元的科研經費，在全美大學中排名第33位，被卡內基教育基金會列為“特高研究密集型大學（R1）”。在各大世界大學排名中表現出色：2024年CWUR排名全美第48位、全球第93位，2025年QS世界大學排名全球第293位，2024年US News世界大學排名全球第115位。學校科研實力雄厚，曾獲得5次諾貝爾獎、2次普利策獎和28次斯隆研究獎，並擁有29位美國國家科學院院士、18位國家工程院院士、26位美國藝術與科學院院士及109位美國科學促進會院士。

亞利桑那大學電氣與計算機工程系（ECE）擁有40餘位教授，其中包括9位IEEE Fellow，每年科研經費總額超過五百萬美元。計算機工程（Computer Engineering）專業在US News中排名全美第39位。近年來，ECE系成立了新的計算機科學與工程（CSE）專業，重點發展人工智慧、機器學習與網路空間安全等新興領域，吸引了多位優秀教授加盟，整體科研實力快速提升。

UA所在的圖森市位於風景秀麗的索諾蘭沙漠之中，距離鳳凰城僅一到兩小時車程，擁有全年約350個陽光明媚的日子，是進行騎行、徒步等戶外活動的理想之地，同時具備低廉的生活成本和友好的社群氛圍，是美國最宜居的中等城市之一。近年來，亞利桑那州已成為全美半導體和電子產業快速發展的中心，吸引了Intel、臺積電、NXP、OnSemi、Microchip、Analog Devices、Infineon、Lucid Motors等眾多知名企業落地，提供了廣闊的科研與就業機會。

導師簡介

張晴釗將從2025年秋季開始入職亞利桑那大學（University of Arizona）電氣與計算機工程系（ECE）擔任助理教授。他在密歇根大學（University of Michigan）電氣工程與計算機科學系（EECS）獲得博士學位，師從Z. Morley Mao教授。他的研究興趣廣泛，主要聚焦於系統安全，特別是結合人工智慧的網路-物理系統（Cyber-Physical Systems, CPS）與機器學習系統的安全性分析與防護。他致力於分析並解決自動駕駛車輛、工業控制系統及大規模語言模型等關鍵系統中存在的安全與可靠性威脅。

他的研究成果發表於Usenix Security、MobiCom、SIGMETRICS、CVPR等國際頂級會議，包含安全、行動網路以及人工智慧等多個領域，相關工作持續推動CPS系統在安全性、可靠性與可驗證性上的發展。他在博士期間指導十餘位本科生、碩士生以及低年級博士生進行科研與論文發表，具有豐富的教學以及科研指導經驗。隨著實驗室在亞利桑那大學成立，他計劃和亞利桑那大學校內，以及密歇根大學、杜克大學等其他知名高校廣泛合作，可以為學生提供多樣豐富的科研機會。

導師主頁：

https://zqzqz.github.io/

招生簡介

亞利桑那大學（University of Arizona）張晴釗（Qingzhao Zhang）助理教授計劃招收2025年秋季或者2026年春季入學的，系統安全或可信人工智慧方向的全獎博士生，提供含學費、保險和生活補助的全額獎學金。學生可以選擇申請電氣計算機工程或計算機科學與工程（ECE/CSE）專案。另外計劃招收若干2026年夏季實習生。

研究方向

研究方向主要聚焦於計算機系統安全領域：

1. Trustworthy AI and systems: Investigates and mitigates security vulnerabilities in AI components, with a focus on real-world cyber-physical systems such as autonomous vehicles.

2. Security and reliability of networked software systems: Applies program analysis and resilient to identify and address security and reliability issues in large-scale networked systems, including connected vehicles and other CPS infrastructures.

3. Security and safety of large language models (LLM): Enhances the trustworthiness of LLMs through AI techniques and secure system design, while exploring their integration into cyber-physical applications.

申請方式

歡迎感興趣的同學傳送郵件至 [email protected] 與導師聯絡。請在郵件中附上簡歷、成績單、Research Statement（可選但推薦）。為了避免郵件被遺漏，請在郵件主題中註明PhD Application、Intern等相關關鍵詞。對於2025年秋季博士生申請，申請者無需透過學校招生系統，可以儘快直接和導師聯絡。