一句话L1NNA 是位于加拿大 Queen's University School of Computing 的研究实验室，聚焦人工智能与网络安全交叉方向，并提供研究型研究生培养机会。
定价研究生全额资助 正文提到所有 research-based graduate students will be fully funded；未披露课程收费、公开课价格或具体奖助金额。
适合谁希望攻读机器学习、数据挖掘、人工智能与网络安全方向 MSc/PhD 的研究型学生，以及关注 AI for Security / Security for AI 的研究人员。
核心功能AI for security 与 security for AI 研究方向机器学习、数据挖掘、人工智能、网络安全交叉培养研究型 MSc/PhD 招募与 DRDC 等机构有合作与资助项目项目覆盖恶意软件分析、二进制分析、作者身份分析、AI可靠性与可解释性
课程领域人工智能、机器学习、数据挖掘、网络安全；重点包括 AI for security、security for AI、恶意软件分析、二进制分析、作者身份分析、AI可靠性与可解释性。
价格研究型研究生全额资助；未披露公开课程价格。
授课语言英语要求：国际学生最低 TOEFL 88 或 IELTS 7；由此可推断申请与培养环境以英语为主，但正文未直接说明授课语言。
师资/机构背景L1NNA Research Laboratory 位于加拿大安大略省 Kingston 的 Queen's University School of Computing。实验室负责人 Steven H. H. Ding 为 Assistant Professor，博士毕业于 McGill University，研究方向为机器学习、数据挖掘与网络安全。
适合人群对机器学习或网络安全有热情、希望攻读研究型 MSc/PhD 的学生；理想候选人需具备较好的写作能力、编程能力，并熟悉 Java/C#/Python/TypeScript，掌握 TensorFlow、Spark、NoSQL、React+Django、Docker、Kubernetes 等为加分项。
中国访问未知
适用场景申请 AI 与网络安全方向研究型硕士/博士；参与恶意软件分析、二进制分析、AI可靠性与可解释性等研究；寻找全额资助的研究训练机会。
同类可关注 Queen's University 官方研究生项目页面、加拿大其他高校网络安全/AI研究生项目，或 Coursera、edX、Udacity 等平台的 AI 与 Cybersecurity 课程作为替代学习路径。