来自巴尔干小国黑山的斯特拉金亚·“斯特乔”·扬朱塞维奇（Strahinja “Strajo” Janjusevic）的人生轨迹充满意外与机遇，而他对此深怀感激。高中毕业后，他作为黑山代表赴美留学，进入马里兰州安纳波利斯的美国海军学院，主修网络作战与计算机科学，获得双学士学位。此后，他继续深造，现为麻省理工学院数据、系统与社会研究所（IDSS）主办的技术与政策项目（TPP）二年级硕士生。 他的研究聚焦于利用人工智能提升关键海运基础设施的网络安全，融合技术与政策双重视角。在麻省理工学院信息与决策系统实验室（LIDS）和麻省理工海运联盟团队的支持下，他致力于保护大型老旧船舶这类复杂的网络物理系统。这类系统一旦被黑客攻击，可能威胁国家安全并造成重大经济损失。 扬朱塞维奇的核心研究方向是应对船舶GPS欺骗攻击。他采用融合物理轨迹模型与深度学习的混合方法，通过长短期记忆（LSTM）自编码器分析信号完整性，并结合环境因素（如风速、海况）的物理预测模型，比对实际GPS位置，精准识别恶意干扰与正常传感器噪声。该系统旨在辅助而非取代人工操作员，提供可信导航数据，帮助值班人员判断是技术故障还是战略级网络攻击。 在学术之外，他于2025年夏季在AI网络安全公司Vectra AI的网络检测团队实习，深入研究AI代理与模型上下文协议（MCP）带来的新型安全风险。其研究成果《藏在AI流量中：滥用MCP进行大模型驱动的代理红队攻击》已作为预印本发布，揭示了AI代理可能被用于自动化攻击的潜在威胁。 扬朱塞维奇还积极参与国际政策对话。作为麻省理工海运联盟成员，他与来自新加坡、韩国等国的机构合作，推动技术标准与政策制定。他认为，AI网络安全发展迅猛，政策框架亟需同步跟进。他正协助组织哈佛欧洲会议与哈佛-麻省理工科技与国家安全会议，汇聚全球政府、产业与学术领袖，共议国家安全挑战。 “我希望成为美欧在国家安全、人工智能与网络安全领域的桥梁，将知识带回黑山，也把国际经验带入欧洲。”扬朱塞维奇表示，他的目标是推动跨大西洋协作，以技术与政策双轮驱动，构建更安全、更具韧性的全球数字未来。