从“可解释”到“可审计”的代码:以规矩为准绳,以证据为度量。
个人主页:https://chenlyusdnu.github.io/me/
邮箱:lvchen@sdnu.edu.cn
简介(About)
吕晨,男,山东师范大学信息科学与工程学院副教授。毕业于中国科学院计算技术研究所,获得计算机软件与理论专业博士学位。曾担任国家自然科学基金、中国博士后基金等项目评审专家,现任CCF软件工程专委会执委、CCF协同计算专委会执委,山东省智能科学与技术专委会委员;担任TOSEM、EmSE、JSS等国际期刊及ACL、EMNLP、UAI、IJCAI等国际会议的PC成员/审稿人。
研究聚焦“可信代码生成”与“源代码安全/大模型安全”等交叉方向:以“正确性×效率×安全×可审计”为统一目标,构建可审计的生成流程(约束解码—回滚与候选排序—效率/安全评测—证据链沉淀),力求在生成期将“决策与证据”内嵌,实现从可解释到可审计的跃迁。同步开展仓库级漏洞检测、LLM→CodeQL规则生成与评测,以及代码大模型的安全攻防研究。
科研与项目(Research & Grants)
主持多项科研项目:国家自然科学基金、山东省重点研发计划、山东省自然科学基金等;参与国家重点研发计划、国家自然科学基金、国家电网重点科技项目等。
在ICSE、FSE、ASE、EmSE、TSC、TCSVT、TII、《计算机学报》等国内外重要期刊与会议发表论文60余篇,其中40余篇为CCF推荐A/B类;授权国家发明专利与软件著作权30余项。
科研成果转化(Tech Transfer)
主持研发的百万级横向课题成果——“国网云平台全链路服务状态监测系统”及“基于服务链的动态扩缩引擎平台”已在江苏省电力公司部署运行,取得良好应用效果。
研究领域(Research Areas)
1)智能化软件工程
面向AI×SE交叉:利用机器学习/自然语言处理进行程序分析、理解与推荐,将从软件数据中挖掘的知识转化为实用化工具(如代码自动生成、摘要与纠错等),提升开发与测试自动化与智能化水平。
2)计算机视觉与数据科学
涵盖三类方向:(i)视频内容快速感知与识别(自动摘要、异常事件/行为检测);(ii)图像处理(恢复与增强、显著性检测等);(iii)云平台服务智能管理(基于云端监控数据的联合感知与状态监控)。
3)可信代码生成与大模型安全
关注高效/低内存的代码生成、漏洞规避的安全感知生成与过程可审计;开展仓库级漏洞检测与LLM→CodeQL生成/评测;进行代码大模型安全攻防(提示注入/越狱识别与防御、对抗鲁棒性、红蓝对抗评估等)。
招生启事(Join Us)
2026年招收计算机科学与技术学术硕士、电子信息专业硕士。课题组强调“问题驱动 + 证据导向”的研究范式,提供完善的科研训练与产业协同场景。欢迎本科生参与科研(科研助理/大创/毕设)。
申请材料建议:个人简历、成绩单、代表性代码/论文/项目链接。
资源提供(Resources)
1. 充足的科研资源与软硬件设施;
2. 国内外合作网络:高校/研究机构/企业联合课题与访问机会;
3. 实习与就业指导,助力学术—产业双通道发展;
4. 助学金、奖学金、学术竞赛支持。
近期论文(Selected Recent Publications)
• SemGuard: Real-Time Semantic Evaluator for Correcting LLM-Generated Code
Qinglin Wang, Zhihong Sun, Ruyun Wang, Tao Huang, Zhi Jin, Ge Li, Chen Lyu*
ASE 2025
• Efficient code generation through pretrained models and expert encoder group
Yue Pan, Chen Lyu*, Zhenyu Yang, Lantian Li, Qi Liu, Xiuting Shao
Information and Software Technology (IST), 2025
• Measuring code efficiency optimization capabilities with ACEOB
Yue Pan, Xiuting Shao, Chen Lyu*
Journal of Systems and Software (JSS), 2025
• IRCOCO: Immediate rewards-guided deep reinforcement learning for code completion
Bolun Li, Zhihong Sun, Tao Huang, Hongyu Zhang, Yao Wan, Ge Li, Zhi Jin*, Chen Lyu*
FSE 2024
• Sifting through the chaff: On utilizing execution feedback for ranking the generated code candidates
Zhihong Sun, Yao Wan, Jia Li, Hongyu Zhang, Zhi Jin*, Ge Li, Chen Lyu*
ASE 2024
• Enhancing code generation performance of smaller models by distilling the reasoning Ability of LLMs
Zhihong Sun, Chen Lyu*, Bolun Li, Yao Wan, Hongyu Zhang, Ge Li, Zhi Jin*
LREC-COLING 2024
• Dimensional transformation mixer for ultra-high-definition industrial camera dehazing
Yunliang Zhuang, Zhuoran Zheng, Yuang Zhang, Lei Lyu, Xiuyi Jia, Chen Lyu*
IEEE Transactions on Industrial Informatics (TII), 2023
• Adaptive multiview graph difference analysis for video summarization
Caixia Ma, Lei Lyu, Guoliang Lu, Chen Lyu*
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), 2022
更多论文请见:Google Scholar
https://scholar.google.com/citations?user=OZ_NVPUAAAAJ&hl=zh-CN
部分专利(Patents)
• 一种基于标签图嵌入技术的自动代码生成方法及系统
• 基于多视图代码特征的细粒度代码自动生成方法及系统
• 基于多尺度特征解码的前端代码生成方法、系统及设备
• 一种面向对象实例化任务的API自动推荐方法及装置
• 基于多跳推理机制的代码摘要生成方法及系统
• 一种基于标记图的云平台全链路应用迁移方法
• 一种增强型代码注释自动生成方法及系统
学生培养与去向(Alumni)
已指导近30名学生获得学业一等奖学金、省级优秀毕业生、优秀论文、国家级大创、蓝桥杯/华为杯国奖等;部分学生继续深造于清华、北大、复旦、中科院、香港理工等高校与研究机构。
届别 | 姓名 | 研究方向 | 深造/去向 |
2026届 | 王秀杰 | 漏洞检测 | 华中科技大学 |
2026届 | 王文韬 | 代码生成
| 上海交通大学 |
2025届 | 孙志宏 | 代码生成 | 南京大学 |
2024届 | 聂帅怡 | 代码排序 | 中国科学院大学 |
2024届 | 潘跃 | 代码生成 | 山东大学 |
2023届 | 李荣奥 | 代码生成 | 清华大学 |
2023届 | 肖博学 | 计算机视觉增强 | 香港理工大学 |
2022届 | 吴琼 | 代码摘要 | 山东大学 |
2022届 | 奚文涓 | 自动推荐系统 | 南京理工大学 |
2022届 | 姜雪 | 程序理解 | 北京大学 |
2021届 | 王汝芸 | 代码摘要 | 中国科学院大学 |
2021届 | 李睿 | 视频异常检测 | 北京交通大学 |
2020届 | 杨博雯 | 视频异常行为检测 | 复旦大学 |
2019届 | 梁飞 | 视频自动摘要 | 中国科学院大学 |
2019届 | 闵维潇 | 代码生成 | 北京航空航天大学 |
2019届 | 匡博 | 代码生成 | 华东师范大学 |