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、ソフトウェアの品質と信頼性を向上させるための検証・テスト技術の開発に取り組んでいます。特に、形式仕様（プログラムの要件を数学的に記述したもの）を活用した自動検証手法の研究が中心です。従来のテストは完成したプログラムの欠陥を見つけることに限定されていますが、同研究室は開発途中のプログラムを検査する手法や、形式仕様からテストデータを自動生成する手法を提案しています。また、プログラマと機械が協働してコード検査やプログラミングを行う「人間－機械ペア型」のアプローチも特徴的です。 深層学習を用いたシステムの信頼性確保も重要なテーマです。医療用画像診断システムなど安全性が求められるニューラルネットワークが、意図的な攻撃（敵対的攻撃）によってどのように騙されるかを調査し、その脆弱性を明らかにしています。さらに、形式仕様に基づいてニューラルネットワークの学習用データを生成・検証する手法や、ニューラルネットワークの動作を形式的に検証する枠組みも開発しています。 形式仕様からプログラムへの変換時に発生する欠陥の防止、ブロックチェーンの合意形成プロトコルの安全性検証など、様々なドメインでの検証技術の応用も行われており、ソフトウェア・システムの信頼性向上に向けた幅広い取り組みが特徴です。

※ 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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