软件前沿技术导引论坛的目的是为了更好地对一个领域（例如程序分析和验证、软件供应链安全、软件测试和分析、大模型下的软件工程等）进行回顾和综述，挖掘该领域的机遇和挑战，并在此基础上提出新的研究点，从而可以更好地让相关老师和学生快速全面地了解该领域。
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论坛组织委员会
许畅（南京大学）
夏鑫（华为）
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论坛议程
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论坛报告嘉宾简介
许畅
报告题目：约束检测：迈向万物互联的一致性
报告摘要：
这是关于以约束检测方法实现万物信息一致性的一个科普报告。首先我们介绍一致性、约束检测和软件测试的背景知识（模型、思想和应用等），分析其中的发展历程和新的挑战，然后以我们SANER’24工作为基础介绍如何对约束检测自身的一致性进行保障。具体而言，当前已经有各类约束检测技术，其在保障运行在动态变化环境中的智能适应软件的可靠性上扮演着重要作用，也被广泛用于保障软件构建在开发和演化过程中的一致性。虽然研究界已经提出并实现了各种高效和可扩展的约束检测技术，但由于其生而具有的测试预言问题，即无法有效确认在给定任意数据和一致性约束情况下的检测结果应该是什么，这些实现未能充分测试。对此，我们基于蜕变测试的思想，分析并提出了一系列针对约束检测实现进行有效测试的蜕变关系，通过细粒度控制和输入转换，遵循敏感性原则和多样性原则，在无需手动标注结果的前提下，实现了约束检测实现的自动化测试。实验表明，该方法可有效发现约束检测实现的深层软件缺陷，揭示了80％的变异错误和多个深藏多年的真实缺陷。最后，我们介绍和展望可靠约束检测在各方面的应用场景。
报告人简介：
许畅，南京大学计算机学院教授、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。
陈恺
报告题目：人工智能与软件安全
报告摘要：
随着人工智能技术的不断进步，其在软件安全领域也发挥着越来越重要的作用。本次报告将重点探讨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，尤其是大模型时代下软件安全问题的解决思路。此外，我们还将分析智能系统和应用大模型的软件系统中存在的漏洞及其安全隐患。
报告人简介：
陈恺，国家科技创新领军人才，中国科学院信工所研究员、博士生导师，前沿创新与科教融合中心主任，《信息安全学报》编辑部主任。获得过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等信息安全领域高水平会议和期刊发表学术论文200多篇。主持国家自然科学基金重大研究计划项目、重点项目等。
谢晓园
报告题目：智能软件测试的现状与展望
报告摘要：
近年来，深度学习模型被广泛应用于各种借助机器智能提高效率的行业。由于传统测试技术在该领域的诸多局限性，业界与学术界围绕智能软件的测试与验证展开了深入广泛的研究。报告人长期从事相关工作，自2009年就提出了首个使用蜕变测试对机器学习软件进行测试验证的技术。本报告将从智能软件测试的起源与发展历程展开，结合我们在该领域取得的相关成果，给出相关思考和心得体会；并从现存的开放问题与挑战出发，对未来布局进行展望。
报告人简介：
谢晓园，武汉大学教授、博导，武汉大学珞珈青年学者，武汉大学特色化示范性软件学院副院长，外国优秀青年学者研究基金获得者。主要研究方向为蜕变测试、软件缺陷定位、智能软件工程等。主持三项国家自然科学基金面上项目，参与多项国家自然基金重点项目、国家重点研发项目等。提出了国际上首个基于蜕变测试的智能软件测试方法，解决了此类软件不可测试的问题，曾被软工顶刊 IEEE TSE 评为全球蜕变测试领域十大代表性研究者之一；在频谱缺陷定位方面建立了首个理论分析模型，彻底解决了该领域的最优公式设计难题。在软件工程顶级或知名期刊会议上录用论文50余篇。曾获NASAC青年软件创新奖、ACM SigEvo HUMIES银奖、ACM SigSoft Distinguished Paper Award、湖北省科技进步一等奖、QSIC最佳论文奖。参与了三项软件测试国家标准的制订，均已实施。担任FCS青年AE、JSS客座编辑、历任IEEE/ACM 蜕变测试研讨会PC Chair。担任包括CCF A类会议ASE、ICSE在的多个国际会议PC members，以及包括CCF A类期刊TSE、TOSEM在内的多个国际知名期刊审稿人。
胡星
报告题目：大模型下软件工程的现状和展望
报告摘要：
近年来，大模型展现出了强大的智能涌现能力，在自然语言处理等任务中表现出了出色的自主学习和推理能力。在软件工程领域，使用大模型提升软件开发效率，保障软件质量成为当前研究热点，例如Copilot集成了最新的大模型GPT-4并用于代码生成，许多研究工作利用大模型来检测漏洞等保障软件安全。本次报告聚焦大模型驱动的智能化软件工程，包括其在代码生成、测试生成、大模型漏洞管理相关的最新研究进展，并对未来的一些研究进行展望。
报告人简介：
胡星， 浙江大学软件学院副教授，主要研究方向为智能化软件工程，程序理解，软件仓库挖掘。在TOSEM、ICSE、ASE、FSE和EMSE等高水平会议和期刊上发表论文40余篇。担任TOSEM，JSEP期刊编委。主持国家自然科学基金专项培育项目，参与国家重点研发计划等多个科研项目。获得ICSE2024 ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award，MSR 2024 ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award，ICPC 2018 ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award。担任FORGE2024和Internetware2023程序委员会主席，担任国际级顶级期刊（TSE、TOSEM、EMSE）审稿人，受邀担任国际会议ASE、ICSE、FSE、ISSTA、MSR、ICSME、SANER的程序委员会成员。详情请参考个人主页：http://xing-hu.github.io
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论坛组织委员会简介
论坛主席：许畅
个人简介：
许畅，南京大学计算机学院教授、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。
论坛主席：夏鑫
个人简介：
夏鑫，华为软件工程应用技术实验室主任。主要研究方向是智能化软件工程、软件仓库挖掘和经验软件工程。曾获2022年ACM SIGSOFT Early Career Researcher Award（亚太地区第一位），部分论文获得国际会议最佳/杰出论文奖项，其中连续四年获得软工顶会ASE 2018-2021的杰出论文奖。担任MSR、SANER、PROMISE等会议的Steering Committee，多个国际会议的PC (ICSE，ESEC/FSE, ASE等)，多个期刊的编委（TOSEM、EMSE、ASEJ、JSEP等），以及参与组织了多个国际会议（ICSE 2023和2024， ASE 2016、2020和2021等）。更多信息在http://xin-xia.github.io/
