个人简介：毕坤，男，汉族，1981年2月生，中共党员，博士研究生学历，讲师。主要从事：计算机网络、操作系统等课程的教学工作，网络安全方面的研究工作。在网络安全分析方面取得了一些成果，发表“K maximum probability attack paths generation algorithm for target nodes in networked systems”（International Journal of Information Security）、“K Maximum Probability Attack Paths Dynamic Generation Algorithm”（Computer Science and Information Systems）等论文。

（一）个人基础信息

性别：男

出生年月：1981年2月

职务：讲师

博硕导：无

电子邮箱：kunbi@shmtu.edu.cn

（二）教育经历

于中国科学技术大学计算机系统结构专业，取得博士学位

（一）研究领域及科研团队

研究领域：计算机科学与技术/计算机应用技术/网络安全;云安全

（二）代表性论文成果

[1] Kun Bi, Dezhi Han, Guichen Zhang, Kuan-Ching Li, Aniello Castiglione. K maximum probability attack paths generation algorithm for target nodes in networked systems[J]. International Journal of Information Security, 2021, 20(4): 535-551.

[2] Kun Bi, Dezhi Han, Jun Wang. K Maximum Probability Attack Paths Dynamic Generation Algorithm[J]. Computer Science and Information Systems, 2016, 13(2): 677–689.

[3] Kun Bi, Dezhi Han. Scalable Multiple NameNodes Hadoop Cloud Storage System[J]. International Journal of Database Theory and Application, 2015, 8(1): 105-110.

（三）代表性专利成果

[1] 2020年7月，一种指定目标结点集合的K最大概率攻击路径求解方法。专利号：ZL 201711100183.4，获国家发明专利（第一发明人）

[2] 2020年7月，一种指定目标结点集合的K最大概率攻击路径的渐进式求解方法。专利号：ZL 201711100174.5，获国家发明专利（第一发明人）

[3] 2020年5月，一种渐进式求解K最大概率攻击路径的方法。专利号：ZL 201710326387.3，获国家发明专利（第一发明人）

[4] 2015年2月，一种求解K最大概率攻击图的网络安全分析方法。专利号：ZL 201210224533.9，获国家发明专利（第一发明人）

（一）授课信息

主讲本科生课程：计算机网络、操作系统

主讲研究生课程：云计算与云存储技术