CCF ChinaSoft 2023 论坛巡礼 | 面向复杂软件的缺陷检测与修复技术论坛

2023年CCF中国软件大会（CCF ChinaSoft 2023）由CCF主办，CCF系统软件专委会、形式化方法专委会、软件工程专委会以及复旦大学联合承办，将于2023年12月1-3日在上海国际会议中心举行。

本次大会主题是“智能化软件创新推动数字经济与社会发展”，学术、工业、教育、竞赛等分论坛活动40余场，期待您的参与！

目前大会火热报名中！早鸟注册（early-bird registration）10月22日截止，提前注册付费锁定注册费优惠权益。

CCF ChinaSoft 2023官方首页：

http://chinasoft.ccf.org.cn/

点击文末“阅读原文”或扫描下方二维码进入官方注册通道:

https://conf.ccf.org.cn/chinasoft2023

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论坛巡礼

论坛名称：面向复杂软件的缺陷检测与修复技术论坛

时间: 2023年12月2日下午14:00-18:00

地点: 上海国际会议中心，5B+C会议室

论坛简介：

     在信息时代，“软件定义一切”，软件已经成为人们生产和生活的基石，然而，由于软件系统规模不断扩大，应用环境越来越复杂，程序员在开发过程中难以避免地引入缺陷。软件缺陷可能会引发不可预期的后果，甚至危及人们的生命财产安全。因此，及时且准确地检测和修复缺陷对于保障生产生活的正常运行具有重要意义。然而，在实践中，软件缺陷的检测和修复面临着诸多挑战。例如，当前庞大的信息系统缺陷往往难以被检测到，缺陷修复的速度难以跟上缺陷增长的速度，而且一旦发现缺陷，正确修复也非常具有挑战性。面向复杂软件的缺陷检测与修复技术论坛围绕软件缺陷定位、预测、调试和修复等自动化方面的相关内容，关注国内研究学者在相关方向所取得的最新进展和研究成果，为大家提供一个分享、交流和研讨的平台，推进国内研究在相关方向的更好更快发展。论坛包括一个特邀报告和10篇《软件学报》专刊论文报告。

日程安排

Schedule

论坛主席

Forum Chairmen

 

张路

北京大学计算机学院教授、博士生导师

    长江学者奖励计划特聘教授，国家杰出青年基金获得者。他分别于2000年和1995年获得北京大学计算机科学博士和理学学士学位。他是英国牛津布鲁克斯大学和利物浦大学的博士后研究员。他曾担任SCAM 2008和ICSME 2017 等会议的程序委员会主席。他曾在FSE、OOPSLA、ISSTA和ASE等许多著名会议的担任程序委员会成员。他是Software Testing, Verification and Reliability、Journal of Software Maintenance and Evolution、软件学报等多个学术期刊的编委。他目前的研究兴趣包括软件维护和进化、软件测试和分析、程序综合和程序理解。

 

刘辉

北京理工大学教授/博导

    CCF杰出会员，智能软件与软件工程研究所副所长。长期从事软件开发环境方面的研究工作，在ICSE、ESEC/FSE、ASE、ISSTA、IEEE TSE、ACM TOSEM等发表录用三十余篇学术论文，部分成果被Eclipse等主流IDE采纳集成。获得ICSE 2022杰出论文奖、RE 2021最佳论文奖、IET Premium Award(2016) 、北京市技术发明二等奖。

 

姜佳君

天津大学智能与计算学部副研究员、硕士生导师

    CCF会员、CCF软件工程专委执行委员。2020年毕业于北京大学获得博士学位，2015年毕业于西北工业大学获得学士学位。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。主持国自然科学基金青年科学基金项目、CCF-华为胡杨林基金等多项企业合作项目。近年共发表学术论文20篇，包括CCF-A类推荐会议和期刊论文16篇。受邀担任领域权威期刊的审稿人，包括TSE、TOSEM、EMSE和STVR等，和国际学术会议的程序委员会成员，如ASE、ICSE、FSE等。担任ISSTA 2019志愿者主席、2022和2023年中国软件大会专刊编委。2021年获得IEEE TCSE杰出论文奖，2022年获得中国电子学会自然科学奖一等奖。

 

王博

北京交通大学计算机与信息技术学院讲师、硕士生导师

    CCF会员、CCF系统软件专委执行委员、CCF开源发展委员会执行委员。分别于北京大学、中国科学技术大学和中南大学获得博士、硕士和学士学位。研究兴趣为软件测试与调试，已在ASE、ISSTA、TOSEM、软件学报等发表多篇论文。担任TSE、TOSEM、TDSC、EMSE、JSS、ASEJ、IET Software、JSME、软件学报等多个期刊审稿人，担任ASE、ICST等会议程序委员会成员。获得ISSTA 2017 杰出论文奖，全国大学生系统能力大赛优秀指导教师和北京市高校优质教案。

论坛嘉宾

Forum Guests

 

张令明

美国伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）计算机系副教授

博士毕业于美国德州大学奥斯汀分校（UT Austin），并分别于北京大学和南京大学获得硕士及学士学位。主要从事软件工程、程序语言以及机器学习的交叉研究，包含基于AI大模型的自动软件合成、修复和验证，以及机器学习系统可靠性研究等。他提出了一系列基于大模型的软件测试和修复工具，并在深度学习系统、C/C++编译器、Java虚拟机、约束求解器、甚至是量子计算系统等真实软件中挖掘到上千个新的缺陷和漏洞。曾获ACM SIGSOFT Early Career Award、NSF CAREER Award、UIUC工程学院杰出科研奖、UIUC优秀教师奖、谷歌/Meta/三星科研奖、以及多个杰出论文奖等。近年来担任软件工程和程序语言领域多个国际会议的程序委员会共同主席（ASE 2025等）或者副主席（OOPSLA 2024），并发起了第一届LLM4Code Workshop。详细信息请见：http://lingming.cs.illinois.edu/

报告题目：

大模型时代复杂软件的缺陷检测和修复

报告摘要：

    大语言模型（比如ChatGPT）已经在各种领域的下游任务中展现出了令人惊叹的效果。在这次报告中，我将介绍我们组近年来利用大模型在面向复杂软件系统的缺陷检测和修复方面的探索和经验。首先我将介绍我们基于大模型的软件测试的一系列工作，比如TitanFuzz、FuzzGPT和Fuzz4All等。其中TitanFuzz发现大模型可以直接用于模拟传统的基于生成和基于变异的模糊测试方法；同时和传统工作相比，大模型具备完全自动化、通用性等优势，并适用于复杂的应用领域（如深度学习系统）。接下来，我将介绍我们基于大模型的软件修复的一系列工作，比如AlphaRepair和Repilot等。其中AlphaRepair首次将自动程序修复的问题转化为大模型擅长的完形填空任务，并证实这种方法在效果上明显优于传统技术并可以直接支持跨语言修复。最后，我还将简短介绍我们组在代码大模型领域的一些其它探索。