Shaoying Liu 研究室
主宰者：Shaoying Liu
広島大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Liu研究室は、ソフトウェアの信頼性と安全性を確保するための多角的なアプローチに取り組んでいます。研究の中心は、プログラムの正確性を検証・保証する技術にあります。具体的には、テストに基づく形式検証手法を開発し、プログラムの実行経路をカバーする効率的なテスト生成法や、不具合を自動検出するための解析技術を研究しています。また、コンパイラやプロセッサにおける最適化に起因する脆弱性の検出、ソフトウェアの設定誤りの診断、セキュリティ上の問題の発見なども主要なテーマです。
さらに研究室では、機械学習やディープラーニングを活用した品質保証技術の開発も進めています。コードの意味的情報を抽出してプログラム欠陥を予測する手法や、モバイルアプリケーションの自動テストのためのGUIモデル構築、データセットの侵襲的な学習に対応した検証技術などが含まれます。これらの技術は、プログラマがコーディング中にリアルタイムで問題を発見できる支援環境の実現を目指しています。
加えて、プライバシー保護と推薦システムの精度向上のバランス、AIベースのマルウェア検出への対抗技術、深層学習モデルの資源消費推定など、現代的なソフトウェア開発における実践的な課題へも対応しています。これらの研究成果は、産業界への応用を見据えた実用的な手法として提案されています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（54 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3592224
- DOI: https://doi.org/10.3724/sp.j.1042.2025.1794
- DOI: https://doi.org/10.1109/tpds.2025.3556861
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jss.2025.112439
- DOI: https://doi.org/10.2478/amns-2025-0713
- DOI: https://doi.org/10.24846/v33i1y202407
- [2024] ID-SR: Privacy-Preserving Social Recommendation Based on Infinite Divisibility for Trustworthy AIDOI: https://doi.org/10.1145/3639412
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11219-024-09674-4
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- [2023] Semantic Similarity-Based Mobile Application Isomorphic Graphical User Interface IdentificationDOI: https://doi.org/10.3390/math11030527
- DOI: https://doi.org/10.1142/s0218194023500262
- DOI: https://doi.org/10.1109/iceccs59891.2023.00027
- DOI: https://doi.org/10.1109/tse.2023.3308755
- DOI: https://doi.org/10.1109/dsa59317.2023.00099
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cose.2023.103359
- DOI: https://doi.org/10.1109/iceccs59891.2023.00022
- DOI: https://doi.org/10.1109/tdsc.2023.3266007
- DOI: https://doi.org/10.1109/tc.2023.3236872
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- DOI: https://doi.org/10.1080/09540091.2022.2099347
- DOI: https://doi.org/10.1109/aitest55621.2022.00010
- DOI: https://doi.org/10.1109/dsa56465.2022.00050
- DOI: https://doi.org/10.1109/tr.2022.3171420
- [2022] Delay-CJ: A novel cryptojacking covert attack method based on delayed strategy and its detectionDOI: https://doi.org/10.1016/j.dcan.2022.04.030
- DOI: https://doi.org/10.1109/tr.2022.3165115
- DOI: https://doi.org/10.1109/tse.2022.3150333
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2022.01.029
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10664-021-10087-1
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3146390
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3164510
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4127692
- DOI: https://doi.org/10.23940/ijpe.21.11.p1.907917
- DOI: https://doi.org/10.1109/icmtma52658.2021.00129
- DOI: https://doi.org/10.1109/qrs-c55045.2021.00054
- DOI: https://doi.org/10.1109/qrs54544.2021.00059
- DOI: https://doi.org/10.1109/qrs54544.2021.00026
- DOI: https://doi.org/10.1142/s0218194021500492
- DOI: https://doi.org/10.1109/tr.2021.3078714
- DOI: https://doi.org/10.1109/qrs54544.2021.00094
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jss.2021.110975
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jss.2021.110948
- DOI: https://doi.org/10.1145/3457784.3457823
- [2021] Analysis of Hainan Marine Folk Sports Culture and Tourism Development Approach Based on ComputerDOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1744/3/032135
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2020.106503
- [2021] Sparse Trust Data MiningDOI: https://doi.org/10.1109/tifs.2021.3109412
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