印第安纳大学 Bloomington｜系统与安全方向全奖博士招生（2027 Fall）
Chenghong 2026-10-18 21:12 德国
印第安纳大学 Bloomington 计算机系 Chenghong Wang 课题组拟招收 两名全额资助博士生，于 2027 年秋季入学。欢迎对计算机系统、安全与 AI 基础设施感兴趣的同学申请。
【研究方向】
1. 机密计算与安全 AI 系统
基于 CPU 和 GPU 可信执行环境（TEE），构建高效、安全的机器学习与大语言模型服务系统。研究涵盖异构机密计算、安全数据处理与隐私保护推理等，关注如何兼顾严格的安全保障与实际系统性能。
2. 数据治理与形式化方法
结合信息流控制与形式化验证，研究 AI 和数据处理流程中的策略执行与安全保障，确保敏感数据的访问、使用和流转符合既定规则，并为这些规则的正确执行提供可验证的保证。
【期待这样的申请者】
•踏实靠谱、有责任心，做事认真，愿意主动沟通与协作。
•热爱系统与安全研究，有好奇心，愿意深入理解问题，也愿意动手搭建系统、调试和做实验。
•具备一定的编程基础、主动学习能力，以及面对研究挑战持续探索的耐心。
不要求已有上述方向的研究经历。 有系统、安全、数据库、机器学习系统或形式化方法相关经验是加分项。课题组更看重申请者的研究兴趣、做事态度和成长潜力。
【导师与课题组介绍】
Chenghong Wang 现任印第安纳大学 Bloomington 计算机系助理教授，博士毕业于杜克大学，目前担任 NSF 分布式机密计算中心（Center for Distributed Confidential Computing）的共同负责人（co-PI）。研究聚焦面向数据与 AI 的安全计算系统，强调将严谨的安全设计与高性能系统实现相结合，解决真实场景中的关键问题。
紧密的产业合作与面向实际应用的研究。 导师与工业界保持广泛、活跃的合作，合作与交流网络涵盖 Intel、AMD、NVIDIA、Google DeepMind、IBM、AWS、Linux Foundation 及 Confidential Computing Consortium等企业、基金会与产业组织。导师积极鼓励并支持学生与工业界研究人员建立紧密合作，通过联合项目、研究实习和持续交流，从真实应用需求中发现研究问题，推动研究成果在实际系统中落地。学生有机会参与从问题定义、系统设计到原型实现与实际验证的完整研究过程，同时积累产业经验与职业联系。
完善的独立实验平台与充足的大规模算力。 课题组拥有本地独立的系统与安全研究平台，涵盖 Intel TDX、AMD SEV、NVIDIA H100/H200 GPU TEE 等主流机密计算环境，以及 DPU、FPGA、SmartNIC、CXL 设备等异构硬件与前沿原型平台，支持硬件安全、可编程网络、内存扩展与异构计算等方向的探索，为从底层机制创新到完整系统实现提供丰富的实验条件。
在大规模算力方面，课题组已获得大量 GPU 计算配额，可用资源包括提供 A100、A40、H200 等多种 GPU 的 Delta 与 IU Big Red 200 集群、拥有 608 个 NVIDIA GH200 超级芯片的 DeltaAI 集群，以及 NVIDIA GB200/GB300 私有集群。这些资源为大模型训练与推理、多 GPU 协同计算及分布式系统的大规模实验提供了充足的算力支持。
出色的就业与实习去向。 课题组已有学生毕业后加入 Google DeepMind、Deloitte（德勤），也有学生赴 TikTok、蚂蚁集团 等企业实习。导师重视学生的长期发展，支持学生建立扎实的系统能力、独立开展研究的能力，以及面向学术界与工业界的竞争力。
【申请方式】
欢迎将 个人简历与简短自我介绍 发送至 cw166@iu.edu，介绍自己的背景、研究兴趣及相关经历。
欢迎感兴趣的同学联系，也欢迎转发！
本文转载自微信公众号「安全研究GoSSIP」，查看原文。版权归原作者所有，如有侵权请联系删除。