主要研究领域包括网络体系结构、新型网络与移动计算、网络安全与管理等，研究运用网络思维与数据思维、算法设计与优化决策等方法解决网络领域的实际问题。
近期的研究兴趣包括：
- 网络智慧运维，利用机器学习、知识图谱等方法开展网络大数据分析和智能运维研究；
- 时间敏感网络、确定性网络，面向工业控制等环境，提供时延、带宽确保的网络服务；
- 高性能传输协议，关注RDMA、QUIC、CUBIC/BBR/MPTCP等传输协议优化与性能分析；
- 云边端协同与算力网络，探讨面向大规模分布式应用的算网融合体系架构与关键技术；
- 移动互联网安全，研究加密流量分析、移动终端信息保护、异常检测与态势感知等问题。
2002.3 - 2007.1 东南大学计算机科学与工程学院（博士）
1994.9 - 1997.4 南京理工大学计算机科学与技术系（硕士）
2007.4 - 至今 东南大学计算机科学与工程学院（教师）
2012.9 - 2013.9 美国匹兹堡大学计算机科学系（访问学者）
- Yongqiang Dong, Jiangnan Sun, Jiawen Li, Yongbo Liu. Learning to Configure Like Engineers: Manual Guided Network Configuration Sketch Generation. IEEE Transactions on Network and Service Management，July 2026 (Early Access)
- Qiwei Zong, Yongqiang Dong, Shishun Zhu, Xingshen Wei. ShellMamba: Anomaly Detection of Shell Command Sequences. The 31st Australasian Conference on Information Security and Privacy (ACISP 2026), July 2026, Perth, Australia
- Fuchao Yang, Jianhong Cheng, Hui Liu, Yongqiang Dong, Yuheng Jia, Junhui Hou. Mixed Blessing: Class-Wise Embedding guided Instance-Dependent Partial Label Learning. ACM KDD’25, August 2025, Toronto, Canada
- Fuchao Yang, Yuheng Jia, Hui Liu, Yongqiang Dong, Junhui Hou. Noisy Label Removal for Partial Multi-Label Learning. ACM KDD’24, August 2024, Barcelona, Spain
- Yuheng Jia, Fuchao Yang, Yongqiang Dong. Partial Label Learning with Dissimilarity Propagation guided Candidate Label Shrinkage. The 37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023). December 2023, New Orleans, USA
- Yongbo Liu, Yongqiang Dong, Jun Shen, Chong Feng. MAYA: Exploring multiform attributes of node to align YANG data models. Computer Networks, February 2023, 222: 109538
- Yongqiang Dong, Chenchen Guan, Yunli Chen, Kun Gao, Lu Lu, Yuexia Fu. Optimization of Service Scheduling in Computing Force Network. CCF International Conference on Service Science (ICSS 2022)，May 2022, 147-153
- 董永强，王鑫，刘永博，杨望. 异构YANG模型驱动的网络领域知识图谱构建. 计算机研究与发展, 2020年4月, 57(4): 699-708
- 李春强, 董永强, 吴国新. 低速率流淘汰与d-Left Hash相结合的大流检测算法. 计算机研究与发展, 2019年2月, 56(2): 349-362
- 俞鹏鹏，董永强，李青橙. 基于深度强化学习的DCN网络流量均衡机制. 第八届中国互联网学术年会, 2019年8月, 南京
- 李春强, 董永强, 吴国新. 流的大小与传输速率相结合的双门限检测算法. 国防科技大学学报, 2018年12月, 40(6): 75-81
- 董永强, 徐晨, 陈芸丽. 支持IP掩码匹配的流表驱动DDoS攻击检测. 第22届全国网络与数据通信学术会议, 2018年11月, 南京
- 刘旋, 杨鹏, 董永强. 双结构网络内容共享能力研究. 电子学报, 2018年第4期, 46(4): 849-855
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- 黄永锋, 董永强, 张三峰, 吴国新. 数据中心间空闲带宽感知的内容分发算法. 通信学报，2013年7月, 34(7): 24-33
- 唐作用, 袁艺嘉, 董永强, 吴国新. 基于信誉值维护的机会网络自私节点检测机制. 通信学报, 2012年11月, 33(z2): 217-221
- 杨琪, 董永强. 事件模型下的传感网优先级队列管理机制. 软件学报, 2012年10月, 23(s1): 120-125
- Shun Cai, Sanfeng Zhang, Yongqiang Dong, Guoxin Wu. An Optimal Stopping Strategy for Opportunistic Broadcast Channel Access. IEEE ICC 2012 - Ad-hoc and Sensor Networking Symposium, Ottawa, Canada, June 2012, 538-543
研究生招生:
每年招收学术型和专业型硕士研究生2-3名(南京校区)，专业型硕士研究生2-3名(苏州校区)。希望进入本实验室的同学，应具有较好的语数外基础和沟通能力，有浓厚的专业兴趣和较强的实践动手能力，有把事情做实做好的愿望和一定的钻研精神。欢迎符合上述条件的同学与我们联系，并期待你的加入！
