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负责任 AI 与线上安全博士：网络操纵、社交机器人和诈骗预警

项目2714 · Leiden University · Faculty of Science; Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS), System and Security cluster

申请工作台

保存项目，围绕当前机会准备申请。截止日期和资格请以原始公告为准。

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所在国家或地区
荷兰
申请截止日期
2026-12-13（具体时刻请核对原始公告）
资助信息
全职受薪博士岗位，每周 38 小时；税前月薪 €3,204–€4,051，另有 8% 假期津贴、8.3% 年终奖金和 ABP 养老金。先签一年，博士进展、个人能力及双方适配度评估通过后可延长三年；最终薪级和税后收入待确认。

项目介绍

项目概览

莱顿大学科学学院先进计算机科学研究所（LIACS）招聘一名全职博士生，研究如何利用负责任的人工智能提升线上安全，识别和应对网络操纵及诈骗等危害。

岗位隶属系统与安全集群，由莱顿组织网络安全组的 Valerio La Gatta 博士和 Olga Gadyatskaya 博士指导。

项目结合人工智能、网络安全和计算社会科学，探索在用户或 AI 系统主动操纵的环境中仍可靠、可信且可问责的方法。

聘期先为一年，评估通过后可延长三年；预计 2027 年 3 月开始，或可尽快稍后入职。

项目详情

研究方向包括建模和识别 AI 驱动的操纵行为，例如协同影响行动和社交机器人；为诈骗、欺诈等线上危害建立预警系统；以及研究人和 AI 如何共同识别并应对网络操纵。广告将这些列为潜在方向，并未限定为唯一题目。博士生将开展方法研究与实证研究，与 LIACS 同事和国际合作方协作，在人工智能、计算社会科学和网络安全的重要学术会议或期刊发表、报告研究，并最终完成博士论文。

岗位还包括参与教学，可担任教学助理或首席教学助理。工作地点为莱顿科学学院的 LIACS，所在系统与安全集群与莱顿组织网络安全组相连。岗位提供研究与教学环境，荷兰语不是申请必需条件；若工作安排允许，可在荷兰境内混合办公。

申请要点

  • 学历：计算机科学、人工智能、数据科学或密切相关的定量领域硕士或同等学历，例如数学、物理或计算社会科学。

  • 必备能力：扎实的机器学习基础；Python 等编程能力，并有真实世界数据处理经验；对 AI 社会影响及计算机科学与社会科学交叉研究感兴趣；能独立工作、参与团队合作并清晰表达研究发现；英语口语和书面能力熟练。

  • NLP、大语言模型或网络分析经验为加分项；研究型硕士论文或科学出版物等既往研究经历也为加分项。荷兰语不要求，学校提供可补贴的自愿荷兰语课程。

  • 聘用为全职 38 小时岗位，首年合同；博士论文进展、个人能力及双方适配度评估为正面后，可延长三年。税前月薪 3,204—4,051 欧元（全职，P 薪级）；另有 8% 假期津贴、8.3% 年终奖金及 ABP 养老金。公共交通通勤费用可全额报销，标准全职安排至少有 29 天年假；提供居家办公津贴和笔记本电脑。

  • 预计开始日期为 2027 年 3 月，或尽可能在此后较早时间开始。

  • 申请截止：2026 年 12 月 13 日 23:59（CET）。提前申请受欢迎，但截止前提交的申请将平等考虑。请在线提交：1—2 页求职信（说明动机、背景契合度及感兴趣的研究方向）、简历、硕士或同等学历证明或预计毕业日期、本科和硕士成绩单；如有，可附一份科研写作样例及代码仓库或软件项目链接；最多两位推荐人的姓名和联系方式，仅对入围者联系推荐人。

  • 日常导师及岗位咨询：Valerio La Gatta 博士，v.la.gatta@liacs.leidenuniv.nl；申请问题可联系 jobs@liacs.leidenuniv.nl。

需要进一步确认

  • 招聘广告没有锁定唯一研究题目，也未承诺具体数据集、平台合作或访问权限；应在申请或面试时确认最可能的研究方向、伦理审查和数据使用安排。

  • 雇佣聘用与博士注册是两个环节；需要确认具体 Graduate School、录取顺序和当前博士培养要求。

  • 薪酬区间已公布，但个人适用薪级、税后收入和住房可用性未确定；大学住宿申请不能保证获得房源。

  • 延长三年取决于论文进展、个人能力和双方适配度的正面评估；第一年之后是否延聘并非自动保证。

  • 广告列出的开始时间为 2027 年 3 月或之后尽快入职，具体入职日期需与雇主确认。

项目深度调研报告

报告生成记录：。生成日期不代表招聘方确认项目仍开放。

资料更新记录：。申请前请再次核对原始公告。

展开报告目录

负责任 AI 与线上安全博士：网络操纵、社交机器人和诈骗预警

快速判断

这是莱顿大学计算机科学研究环境中的全职带薪博士研究岗位，聚焦负责任人工智能与在线安全（online safety），包括识别和应对网络操纵、社交机器人、欺诈等线上危害。最适合已有真实数据机器学习系统构建和评估经验、希望研究网络操纵、社交机器人、欺诈/诈骗或人机协作应对的申请人。职位兼具方法研究与实证研究，但广告给出的是若干可能方向，并未指定唯一论文问题。最重要的实际条件是：合同先签一年，只有在进度和表现评估合格后，才可能续签三年。申请截止时间为 2026 年 12 月 13 日 23:59（CET）。申请前应准备能够证明机器学习实践和编程能力的材料，并询问目前最可能开展的研究方向及数据访问条件。官方职位广告

研究问题与博士工作

尚未解决的问题及其意义

项目关注如何用人工智能保护网络空间，同时应对日益自动化、适应性增强的网络操纵。广告给出三个示例方向，且明确为非排他的可能方向：建模或检测 AI 驱动的操纵，例如协同影响行动和社交机器人；开发网络危害早期预警方法，例如欺诈和诈骗；研究人和 AI 如何协同识别与应对操纵。这些方向并不意味着三者都会纳入课题，也未指定具体平台或威胁数据集。官方职位广告

近期研究说明了该问题在技术和社会层面的难点。2026 年一篇预印本在受控的五天研究中比较了人类、AI 和混合方式对适应性强化学习社交机器人的检测表现；该研究仍是预印本，而且实验受控，不能据此证明真实场景表现。适应性社交机器人研究 2025 年论文研究不同虚假信息检测任务间的正向与负向知识迁移，说明多任务学习可能帮助一个任务，却损害另一个任务。任务迁移研究 2023 年会议论文尝试从社交媒体帖子中检索此前核查过的说法，以帮助识别俄乌冲突期间的虚假或缺乏依据的内容。其事件和平台范围有限，不能直接推广到诈骗或其他网络危害。事实核查说法检索研究

监管环境也在变化。欧盟《数字服务法案》将大型平台上的协调操纵、虚假账号和机器人列为可能的系统性风险；欧盟委员会的指导和报告介绍了平台风险评估义务及当前实施情况。这些规则为研究问题提供背景，但不会规定本博士项目采用何种方法，也不保证能访问平台数据。《数字服务法案》、欧盟委员会实施指南、欧盟委员会系统性风险报告

工作内容、方法与潜在产出

广告列明的任务： 开展原创方法研究和实证研究；在 AI、计算社会科学和网络安全领域的重要会议或期刊发表并报告成果；参与助教或主助教工作；完成博士论文。职位没有指定必须采用的模型类别、数据集、平台、实验设计或伦理审查方案。官方职位广告

根据证据提出的准备方向，而非固定职责： 引用的研究提示了若干有用问题，包括操纵行为变化时系统的稳健性、检测任务间的迁移、检索佐证证据，以及人机协作的收益和失效模式。2023 年关于网络危害与内容治理相互关联的论文提供了更广阔的框架；2025 年关于生成式 AI 智能体和社交网络模拟的章节，只有在最终研究设计采用模拟时才相关，而且模拟有效性仍需独立检验。网络危害论文、社交网络模拟章节

广告列出的研究方向不代表数据或设施资源已经落实。广告没有说明可获得哪些数据或合作方资源、研究会使用公开数据还是合作方数据、如何定义和衡量危害，也没有给出模型表现或人机协作的评价方式。欧盟《人工智能法案》采用基于风险的监管框架，但并未将所有线上安全检测系统都归为高风险，也没有规定本项目的评估方案。欧盟《人工智能法案》

领域与就业背景

既有 ENISA 评估讨论了欧洲网络安全领域的人才技能和招聘缺口。这是相邻领域的就业背景，不能用来预测荷兰线上安全博士岗位数量，也不代表本项目的就业承诺。ENISA《2025 年网络安全投资》报告

学校、项目与研究领域

雇主和研究环境为莱顿大学理学院下属莱顿先进计算机科学研究所（LIACS）的系统与安全研究组。广告列 Dr. Valerio La Gatta 为日常指导导师，Dr. Olga Gadyatskaya 为共同导师；两人均与莱顿组织网络安全研究组（LOCS）有关联。LIACS 介绍其多学科计算机科学研究环境，LOCS 则涵盖组织网络安全、可用安全和技术安全。机构网页说明研究背景，但不能保证本项目获得特定资源或特定指导频率。LIACS、LOCS、LOCS 论文目录、Olga Gadyatskaya 学术主页

QS 2027 世界大学综合排名将莱顿大学列为并列第 119 名。这是学校整体排名，不是计算机科学学科排名，也不能衡量本研究组。LIACS 的公开科研自评涵盖 2015–2020 年，仅提供有时间范围的机构背景，不是当前排名。QS 2027 综合排名、LIACS 研究自评报告

博士培养受莱顿大学条例管理。2024 年条例说明，从已发布的带薪博士岗位到导师任命和研究生院录取的流程；候选人获研究生院录取后才正式进入博士阶段。学校指南介绍培训和指导计划，博士进程图列出约四年的培养路径，并在第 9–12 个月安排是否继续的评估。较早的指南规定，受雇博士应各完成 140 小时学术培训和可迁移技能培训；需向相关研究生院确认该要求目前如何执行。该岗位属于雇佣聘用，而博士注册和培养进展仍须遵守大学规定。2024 年博士条例、博士指南、博士培养流程

导师与研究环境评估

导师研究方向

职位将工作安排在系统与安全研究组和 LOCS。La Gatta 近期研究涉及社交机器人检测、虚假信息检测和信息检索；Gadyatskaya 的个人主页和研究组论文显示其关注组织网络安全、风险管理和安全软件。这种交叉可支持将计算检测与安全及人因结合的研究，但具体指导分工和每位导师投入时间并未说明。LOCS、LOCS 论文目录、Gadyatskaya 个人主页

近期重要论文

  • La Gatta 等人在 2025 年发表于 Information Sciences 的论文研究单任务与多任务虚假信息检测之间的正负迁移，可帮助思考不同检测任务之间的泛化，但不是本项目已确定的方法。论文
  • La Gatta 等人在 2023 年 ACM Web Conference Companion 发表的论文从社交媒体帖子中检索此前核查过的说法，展示了特定冲突场景下的证据检索方法，但不能证明其对诈骗检测有效。论文
  • La Gatta 等人 2026 年的预印本比较人类、AI 和混合方法检测适应性社交机器人的表现，与广告中的人机协作和网络操纵主题较接近；不过它仍是预印本，受控的五天实验限制了对真实场景的推断。预印本
  • Gadyatskaya 等人 2025 年 ACM 研究调查了 105 名开发者对生成式 AI 编码工具安全影响的看法。这是关于人类信任与 AI 安全的邻近证据，并非网络内容治理研究。论文

实验室、资源与合作环境

LOCS 介绍其在网络安全工具、可解释 AI、安全自动化、组织流程和人的因素方面的研究。职位也提到与 LIACS 同事和国际伙伴合作，但没有点名合作方，也没有承诺可访问其系统或数据。应询问本项目能使用哪些基础设施和数据、合作方承担什么角色，以及外部合作如何落实。LOCS、官方职位广告

资助、申请与生活成本

该岗位全职每周工作 38 小时，初始合同为一年。若论文进展、个人能力及岗位匹配评估合格，可续签三年。预计 2027 年 3 月入职，或之后尽快入职。全职税前月薪为 3,204–4,051 欧元，另有 8% 假期津贴、8.3% 年终奖金、ABP 养老金、公共交通通勤报销和至少 29 天年假。最终薪级及个人税后收入未说明。官方职位广告、荷兰大学集体劳动协议、2026 年薪级、雇佣条件

学校对 2026–27 学年的学生预算估算为每月 1,020–2,020 欧元。这只是学生生活成本参考：雇员税务、租金、保险和个人情况均不同。教职员工和博士生可以登记使用大学住房服务，但房源有限，学校建议尽早开始寻找；登记并不保证获得房间。接受岗位前应制定个人预算，并准备无法获得大学住房时的备选方案。大学学生预算、教职员工/博士生住房服务、住房搜索时间建议

申请截止时间为 2026 年 12 月 13 日 23:59（CET）；截止前收到的申请会被同等考虑，学校鼓励尽早申请。材料包括 1–2 页求职信、简历、本科和硕士成绩单，以及硕士学位证或预计毕业日期。可选提交写作样本及代码/软件链接；提供最多两名推荐人，只有进入短名单后才会联系推荐人。官方职位广告

申请人匹配与准备

必需背景与技能

职位要求计算机科学、人工智能、数据科学或数学、物理、计算社会科学等相关定量领域的硕士学位或同等学历；具备扎实的机器学习基础、较强编程能力（例如 Python/PyTorch），并有真实数据经验。还要求关注 AI 的社会影响和跨学科研究，能够独立工作并参与团队协作、清晰沟通且具备英语能力。职位不要求荷兰语。这些是广告要求，但具体学位名称是否等同仍需学校认定。官方职位广告

优先经验与准备建议

优先但非必需： 自然语言处理、大语言模型、网络分析，以及过往研究经验，例如研究型论文或发表成果。准备建议： 展示一到两个具体项目，说明如何处理噪声较大或变化的数据、建立基线、评估错误类型并解释局限。如果提出人机协作研究设想，应说明如何衡量 AI 的帮助和潜在过度依赖，但不要假设这就是项目最终采用的方法。2025 年模拟章节和欧盟监管材料可帮助提出问题，但都不构成广告中的技能要求。官方职位广告、模拟研究章节、欧盟《人工智能法案》

如果申请人希望入职前就确定非常狭窄的论文题目、保证获得外部数据，或拿到完全确定的人体研究方案，这个岗位可能不够匹配，因为广告没有说明这些条件。这是项目范围尚未明确，不是资格限制。

下一步与待确认问题

申请前

  1. 根据广告列出的一个或两个方向定制求职信，展示真实数据机器学习实践。
  2. 确认学位与成绩单符合定量硕士或同等学历要求。
  3. 询问目前最可能开展的研究方向、是否需要研究计划，以及研究生院录取流程。

面试时

  1. 可获得哪些数据集、平台或行业合作方资源？访问、隐私及共享限制是什么？
  2. 如何定义网络危害并评估模型表现？是否需要人体研究伦理审查？
  3. 每周 38 小时内，研究、发表和助教工作如何分配？
  4. 哪些进展指标决定首年后是否续约？每位导师的会面频率如何？

接受 offer 前

  1. 适用哪个薪级？津贴、养老金和通勤报销如何执行？
  2. 作为受雇博士，需要履行哪些研究生院注册和培训要求？包括较早指南中培训时数要求的当前执行方式。
  3. 实际可获得哪些住房支持？如果无法申请大学住房，应按什么预算规划？

证据与来源

项目、学校、博士培养与导师

研究论文与政策背景

聘用与生活成本

信息来源

收录来源可能是学校或招聘平台；正式申请入口及最新要求请核对公告与报告中的官方来源。 查看收录来源与申请要求

按研究方向和所在国家或地区整理，优先展示资助类型相近的机会。申请前请核对各项目的最新公告。

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