CCF@U1097：CCF系统软件专委走进天津大学

CCF走进高校第1097场

敬请关注

由中国计算机学会（CCF）主办，CCF系统软件专委、天津大学承办的CCF走进高校活动，将于2024年6月15日在天津大学北洋园校区召开，敬请关注。

时间：2024年6月15日（周六）09:00-12:00

活动地点：天津大学北洋园校区55B204

报告信息：

报告题目：编译器测试：找寻测试预言之路

报告简介：这是一个关于编译器测试的科普报告。首先介绍软件测试和编译器测试的一般知识（覆盖率、测试预言等），分析其中的挑战性，然后汇报我们的SOSP’23工作。该工作着眼于测试虚拟机即时编译器，该类编译器的正确性验证已经成为了当下颇具技术挑战的难点问题。我们提出了编译空间的概念，针对编译空间中包含大量、不同即时编译方式的特征，以交叉验证的思想来验证即时编译的正确性。我们以轻量级方式探索编译空间，利用与即时编译相关且保持语义一致性的代码结构设计了多种变异策略，使用它们对程序进行策略性变异，以触发不同的即时编译方式。我们实现了Artemis工具，以测试Java语言虚拟机中的各种即时编译器。实验表明，Artemis在三个广泛用于生产环境的Java语言虚拟机（HotSpot、OpenJ9和Android Runtime）中发现了85个故障，其中53个已得到开发者确认或修复。该工作曾荣获SOSP 2023的最佳论文奖。

嘉宾简介：

许畅，南京大学计算机科学与技术系教授、博士生导师，国家级人才计划入选者，ACM杰出会员、CCF系统软件专委副主任。从事开放环境软件质量保障理论、方法与技术研究，在TOSEM、TSE、ICSE、ESEC/FSE和《中国科学》等国内外重要期刊和会议上发表论文多篇，曾获ACM SIGSOFT杰出论文奖四次、国际会议最佳论文奖三次、国家科技进步二等奖、CCF青年科学家奖和中创软件人才奖等。

报告题目：基于大模型的软件自动化

报告简介：大模型技术对软件开发技术产生了深刻影响。当前大模型的软件开发辅助能力到底如何？未来的软件开发图景将会发生哪些变化？北京大学程序理解与生成研究团队，是基于深度学习的程序理解与生成领域的早期开拓和持续贡献团队。讲者以自身研究经历为背景，对基于大模型的程序理解与生成方法的研究历程和发展状态进行简要概述，并对基于大模型的软件开发自动化的影响进行探讨。

嘉宾简介：

李戈，北京大学计算机学院长聘教授，教育部长江学者（博雅特聘教授），博士生导师，软件与微电子学院软件工程与数据技术系主任，中国计算机学会（CCF）软件工程专委会副主任，CCF系统软件专业委员会常委，CCF大模型论坛常委。研究方向：智能化软件开发技术、智能软件系统关键技术、深度学习。国际上 “基于深度学习的程序理解与生成”的先驱性研究者，多项成果被国际学者认为是“首创性成果”并被广泛引用。所带领的研究团队在多项研究任务中一直保持着国际领先结果，是该领域国际知名的研究团队。

报告题目：智能化漏洞发现与利用

报告简介：近年来，人工智能技术在攻防对抗中发挥了重要作用。本次报告将重点探讨智能化漏洞发现与利用，特别关注自然语言理解和深度学习等人工智能技术在这一领域的应用。此外，我们还将讨论智能系统和应用大模型的软件系统中存在的漏洞情况。

嘉宾简介：

陈恺，中国科学院信息工程研究所研究员，中国科学院大学教授/博士生导师。入选国家高层次人才计划，前沿创新与科教融合中心主任，网络空间安全防御重点实验室副主任，《信息安全学报》编辑部主任。主持国家自然科学基金重大研究计划项目、重点项目等。主要研究领域包括系统安全、人工智能安全。在IEEE S&P、USENIX Security、ACM CCS、NDSS、ICSE、ASE等发表论文200余篇。担任S&P、USENIX Security、CCS等A类会议程序委员会成员。获中国科学院青年科学家奖、CCF-IEEE CS青年科学家奖、北京市科技奖杰出青年中关村奖、NASAC青年软件创新奖、北京市“杰出青年”基金、北京市智源青年科学家、CCF杰出演讲者、中国科学院青年创新促进会（优秀会员）等。

CCF微信公众号，欢迎关注