CCF@U1448：CCF系统软件专委走进燕山大学

CCF走进高校第1448场

敬请关注

由中国计算机学会（CCF）主办，CCF系统软件专委、燕山大学人工智能学院（软件学院）承办的CCF走进高校活动，将于2026年6月27日在燕山大学召开，敬请关注。

时间：2026年6月27日（星期六） 8:30-12:00

活动地点:燕山大学行知报告厅

报告信息：

主题报告1：《大模型的安全构建与隐私风险》

报告摘要：

随着大语言模型及其智能体在产业与社会中的广泛应用，其安全与隐私风险日益凸显。本次报告围绕大模型生命周期中的安全挑战，重点讨论：模型供应链安全，可能引入后门、污染数据、脆弱性等风险；大模型越狱与防御机制，介绍一种利用大模型内部状态变化的越狱防御机制；大模型智能体安全及其隐私泄露风险，例如推理过程中的用户隐私暴露，以及相关的缓解方法等。

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报告人简介：

陈恺，中国科学院信工所研究员、中国科学院大学教授、博士生导师，前沿创新与科教融合中心主任，网络空间安全防御全国重点实验室副主任，《信息安全学报》编辑部主任。入选国家高层次人才计划，获得过世界互联网大会全球青年领军者、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等多项荣誉。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 等高水平会议和期刊发表学术论文 150 余篇。担任中国计算机学会-网络与系统安全专委会副主任、系统软件专委会常委、计算机安全专委会常委、人工智能学会-人工智能与安全专委会常委等。主持国家自然科学基金重大研究计划项目、重点项目等。

主题报告2：《面向智能嵌入式系统的自动化设计》

报告摘要：

随着嵌入式设备计算能力的不断提升和基础设施的日益完善，智能嵌入式系统在日常生活中得到了广泛应用。然而，随着系统规模和复杂性的增加，如何开展系统化的需求分析与设计，成为保障系统开发效率和质量的重要挑战。本报告总结了我们近年来在智能嵌入式系统自动化设计方面的研究进展，旨在为需求工程师和开发工程师提供支持，推动系统开发的规范化与高效化。本报告将围绕智能嵌入式系统的三大关键需求——强实时、智能化与高可靠展开，重点介绍以下三个方面的工作：1）面向实时需求的时间规约自动化综合方法，2）面向智能化组件建模与协同构建策略，3）面向高可靠性的实时监测与保障机制。通过这些研究，我们希望为智能嵌入式系统的需求分析与设计方法提供有益的探索与参考，从而在一定程度上支持未来更大规模、更高复杂度系统的可信构造。

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报告人简介：

胡铭，现任华东师范大学青年研究员，国家级青年人才，曾任新加坡南洋理工大学博士后研究员和新加坡管理大学研究科学家。目前在 DAC、RTSS、TC、TCAD、ICSE、FSE、ISSTA 等 CCF-A 类会议和期刊发表学术论文40余篇，其中以第一/通讯作者身份发表 CCF-A 类论文 26 篇，曾获 ACM SIGSOFT 杰出论文奖、CCF嵌入式专委会“博士学位论文激励计划”。研究方向包括可信软件、智能系统和可信人工智能。

主题报告3：《大模型驱动的软件缺陷自动检测与修复技术》

报告摘要：

软件缺陷的自动检测与修复是保障软件质量的两大核心任务。随着软件系统日趋复杂，传统依赖人工审查或静态分析的方法在效率、准确率和上下文理解方面逐渐暴露出明显瓶颈。近年来，大语言模型（LLM）凭借其卓越的代码理解与生成能力，为这一领域带来了突破性进展。本报告将介绍我们团队在大模型驱动的缺陷检测与修复方面的最新探索。首先，深入分析现有方法在缺陷检测与修复任务中面临的泛化能力弱、准确率低等关键挑战；在此基础上，详细阐述我们在这两个任务上的技术尝试与提出的创新方法，包括如何利用大模型增强上下文感知与代码语义理解。最后，讨论当前仍然存在的难点问题，希望能为构建更智能、更可靠的软件质量保障体系提供有益参考.

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报告人简介：

姜佳君，天津大学英才副教授、博士生导师，软件理论系主任，CCF 专业会员、CCF 软件工程专委执行委员、副秘书长。2020 年毕业于北京大学获得博士学位，主要研究领域为软件测试与分析，包括软件缺陷自动定位、缺陷自动修复、深度学习系统调试和程序变换等。主持和参与国家自然科学基金面上项目、天津市重点项目、国家重点研发计划项目等十余项。相关研究成果发表软件工程领域高质量会议和期刊论文三十余篇。获中国电子学会科学技术奖自然科学一等奖、IEEE TCSE 杰出论文奖。担任 ISSTA 2019 志愿者主席、《软件学报》和《Journal of Software: Evolution and Process》专刊编委，长期担任领域权威期刊和会议审稿人。

主题报告4：《面向软件维护场景的可信程序修复》

报告摘要：

大语言模型已经展现出较强的代码理解与生成能力，但在真实软件维护场景中，程序修复仍然面临错误原因难以定位、测试反馈不充分、上下文规模过大、语言与项目差异显著、训练与推理成本受限等挑战。模型能够生成补丁，并不意味着补丁具备语义正确性、稳定性、可验证性和工程可接受性。本报告系统总结我们近年来在程序自动修复方面的研究进展。报告将从三个层面展开：一是修复证据建模，讨论如何将错误信息、测试反馈、执行轨迹和仓库结构转化为模型可利用的上下文；二是训练目标设计，讨论如何通过修复理由、隐私协作和保留约束塑造模型的补丁生成偏好；三是修复流程约束，讨论如何结合输入归约、跨语言迁移、候选补丁验证和仓库级证据组织提升修复过程的可控性。通过这些工作，我们希望推动程序修复从单次补丁生成走向面向真实软件维护的可信修复。

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报告人简介：

杨博洋，燕山大学人工智能学院（软件学院）准聘副教授。2013 年本科毕业于北京航空航天大学，2026年于燕山大学博士毕业后留校任教。研究方向为智能软件工程、程序自动修复。在 ICSE、ISSTA、TOSEM 等 CCF-A类会议和期刊发表多篇论文，担任 ICST、MSR 等会议 PC，以及 TSE、EMSE、ASEJ、TAAS 等期刊审稿人。

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