Georgios Theodoropoulos, Chair Professor of the Department of Computer Science and Engineering at the Southern University of Science and Technology (SUSTech), has recently been elected as an Ordinary Member of the European Academy of Sciences and Arts (EASA). The Academy currently consists of 2000 eminent scholars, among them 32 Nobel laureates.Georgios TheodoropoulosProfessor Theodoropoulos is an elected Member of the World Academy of Art and Science (WAAS). He is also a Fellow of the British Computer Society, a Member of the China Association of the Club of Rome, and an Accredited Board Director certified by the Singapore Institute of Directors.His journey to SUSTech in 2017 marked the continuation of an illustrious career blending academic excellence and industrial expertise. Prior to joining SUSTech, he held senior positions and directorships at prestigious universities in the UK, Ireland, and Singapore.Notably, his tenure as a Senior Scientist with IBM Research was marked by playing a key role in the establishment of IBM’s Exascale Systems research in Europe, alongside seminal contributions to next-generation analytics methods and products for complex systems and smart city challenges. Furthermore, he is a chartered engineer and obtained his Ph.D. from the University of Manchester under the mentorship of Stephen Furber, renowned as the principal designer of the ARM processor.European Academy of Sciences and Arts (EASA)Founded in 1990, the EASA serves as a transnational and multidisciplinary network committed to promoting scientific and societal progress. Comprising of leading scientists, artists, and business experts, its members are dedicated to innovative research, interdisciplinary collaboration, as well as the exchange and dissemination of knowledge. Both EASA and WAAS are member academies of the InterAcademy Partnership (IAP), a global network consisting of over 140 national and regional member academies of science, engineering, and medicine, including the Chinese Academy of Sciences and the Chinese Academy of Engineering.

2024年3月27日，泰晤士高等教育（Times Higher Education, THE）发布了最新的2024年中国学科评级结果。南科大计算机科学与技术学科获评A。关于南科大计算机系南方科技大学计算机科学与工程系成立于2016年，发展人工智能、计算机应用技术、计算机网络与安全等三个研究方向。目前已初步建成一支由近50名全职教师组成的高水平国际化师资队伍，包括 IEEE会士3名、IET会士1名、国家级人才13名，教研序列 40% 入围全球前 2% 顶尖科学家榜单，超半数为 80 后青年教师。此外计算机系成功引进图灵奖获得者Joseph Sifakis院士和中科院陈国良院士担任杰出访问教授。我系开设计算机科学与技术和智能科学与技术两个本科专业，培育计算机学科拔尖创新型本硕博人才。2022年，建系不到6年，南科大计算机科学学科进入ESI全球前1%，计算机科学与技术专业入选国家级一流本科专业建设点。关于泰晤士高等教育中国学科评级泰晤士高等教育中国学科评级是基于中国教育部83门学科分类标准、以全球大学为参照的中国大学绩效评估表。将中国高校与全球高校——1,885所大学进行比较的绩效评估表。根据在1. 教学（学习环境）2. 研究（发表量、收入和声誉）3. 引用（研究影响力）4. 国际视野（国际教师、学生和研究合著）5. 行业收入（知识转移）这5个领域的表现，为中国大陆高校提供学科层面的全球洞见，以及与全球其他地区高校比较并展示学术实力。2024年度泰晤士高等教育中国学科评级的数据来自2024年度泰晤士高等教育世界大学排名、2023年和2024年度泰晤士高等教育中国学术声誉调查、2022和2023年的泰晤士高等教育学术声誉调查以及爱思唯尔（Elsevier）文献计量数据库。

南方科技大学计算机科学与工程系助理教授张煜群领导的软件前沿技术研究组(ARiSE@SUSTech)发布了世界首个开源反编译大模型——LLM4Decompile。它不仅一周内在GitHub收获了超过2K Stars，还荣登Trending榜单前三，成为了Reddit、Twitter、Hacker News、知乎、微信公众号等海内外社交平台热议的焦点。该工作同时由香港理工大学电子计算学系助理教授李菁领导的SMART研究组合作完成。作为首个开源反编译大模型，LLM4Decompile引起了人工智能和软件安全领域的热烈讨论，研究者们担忧他们的代码将面临新的安全隐患。那些曾经被认为是坚不可摧的软件安全防线，如今在LLM4Decompile模型的强大反编译能力面前，是否还能保持其原有的稳固？这一技术的出现，是否意味着许多软件安全技术的失效，甚至对整个软件安全生态产生深远的影响？反编译大模型论文链接：https://arxiv.org/abs/2403.05286代码地址：https://github.com/albertan017/LLM4DecompileLLM4Decompile具备将二进制文件反编译为C语言代码的能力，并在著名的HumanEval [1]数据集上取得了21%的反编译通过率，相较于GPT4反编译能力提升了50%。LLM4Decompile项目采用了AnghaBench [2]的一百万个函数作为训练数据，针对Linux x86_64平台，使用GCC编译器并在不同优化级别（O0-O3）下将源码编译为二进制文件。随后通过objdump指令，将二进制文件反汇编为汇编指令，与原始代码组成匹配的数据对。该项目基于DeepSeek-Coder进行了模型sequence-to-sequence微调，以汇编指令作为输入，计算反编译结果与源码之间的的Cross Entropy Loss。通过不断优化损失函数，项目训练了一系列规模从13亿到330亿的大型模型。为了全面评估反编译的效果，LLM4Decompile基于HumanEval问题和单元测试样例构建C语言版本的Decompile-Eval测试集，其包含164个C语言程序及相应的多个单元测试。通过测试反编译代码是否能成功重新编译以及是否能够通过单元测试来验证模型反编译能力。LLM4Decompile在Decompile-Eval数据集上实现了超越GPT4的性能。具体的性能数据如下：‍经过严格测试，6.7B参数的LLM4Decompile在反编译任务中表现卓越。无编译优化（O0）数据中，30%的反编译结果通过了单元测试，说明该模型在解析和反编译代码方面具有较高准确性。此外，对于经过深度优化（O3）的二进制代码，LLM4Decompile同样展现出了良好的反编译能力，单元测试通率达到了18%。与GPT4相比，LLM4Decompile平均而言在反编译能力上有50%显著的提升。典型案例如下：如上图，经过编译后，原始函数func0转化为二进制文件。随后，利用objdump工具进行反汇编，生成了约60行的汇编指令。这些汇编指令中包含了大量的临时变量和十六进制数值。LLM4Decompile模型读取这些汇编指令，并成功将其反编译为C代码。在反编译后的代码中，可以清晰地看到原函数的结构信息（如for循环、if条件语句）以及外部函数调用（如strlen、malloc等）均得到了保留。业界反响Hacker News论坛上的逆向工程领域专家对LLM4Decompile项目给予了高度评价，认为其在推动反编译领域发展方面具有重要意义，该项目也受到各国媒体广泛关注。工程师们围绕大型语言模型与反编译提出了诸多专业见解，包括拓展模型对不同架构的支持、与现有工具的对比分析、反编译结果的质量评估以及处理混淆代码的策略等。总结LLM4Decompile不仅为开源社区带来了首个反编译大语言模型，更以大语言模型在反编译领域的巨大潜力，给代码安全领域注入了前所未有的新挑战。研究显示，GPT4已具备精准反编译简单代码的能力，而LLM4Decompile在此基础上更进一步，其反编译准确率比GPT4提升了50%，这无疑给那些曾被认为万无一失的程序代码安全带来了巨大威胁。任何技术的进步都伴随着挑战与机遇。LLM4Decompile模型的推出，虽然可能给软件安全领域带来一定的冲击和担忧，但同时也提供了全新的视角和思考方式。LLM4Decompile团队始终致力于技术的合理应用与伦理规范，期待与业界同仁共同探讨、研究，共同推动软件安全技术的不断进步，为构建一个更加安全、可靠的软件生态贡献力量。让我们期待LLM4Decompile模型在软件安全领域的更多精彩表现，共同见证这一新技术为软件安全生态带来的全新变革！ARiSE@SUSTech简介南方科技大学计算机科学与工程系助理教授张煜群领导的软件前沿技术研究组(The Laboratory of Advanced Rearch in Software Engineering, ARiSE@SUSTech)长期以来致力于软件安全与测试和面向人工智能的软件工程等领域的科研工作。在模糊测试、污点分析以及基于大模型的各软件工程下游任务取得的成果已经在国内腾讯、蚂蚁和快手等企业落地应用。参考文献[1] Mark Chen, Jerry Tworek, Heewoo Jun, Qiming Yuan, Henrique Ponde de Oliveira Pinto, Jared Kaplan, Harri Edwards, Yuri Burda, Nicholas Joseph, Greg Brockman, et al. 2021. Evaluating large language models trained on code. arXiv preprint arXiv:2107.03374 (2021).[2] Anderson Faustino da Silva, Bruno Conde Kind, José Wesley de Souza Magalhães, Jerônimo Nunes Rocha, Breno Campos Ferreira Guimarães, and Fernando Magno Quintão Pereira. 2021. ANGHABENCH: A Suite with One Million Compilable C Benchmarks for Code Size Reduction. In IEEE/ACM International Symposium on Code Generation and Optimization, CGO 2021, IEEE, 378–390.

2024年3月27日，爱思唯尔(Elsevier) 发布2023“中国高被引学者” (Highly Cited Chinese Researchers)榜单。南科大计算机系共有5位教授继上一次榜单再次入围：Hisao Ishibuchi讲席教授、史玉回讲席教授、唐珂教授、姚新讲席教授和张建国教授。入选“高被引学者”的教师占全系教研序列教师比例接近1/6。按姓氏字母排序Hisao Ishibuchi讲席教授国家级专家IEEE Fellow研究方向：计算智能；演化多目标优化；演化机器学习；模糊系统；语言数据挖掘；演化游戏史玉回讲席教授IEEE Fellow研究方向：头脑风暴优化算法；粒子群优化算法；群体智能；演化计算；唐珂教授IEEE Fellow教育部特聘教授“国家⾼层次⼈才特殊⽀持计划”⻘年拔尖⼈才英国皇家学会牛顿高级学者研究方向：计算智能；演化计算；机器学习姚新讲席教授国家级专家IEEE Fellow研究方向：演化计算；智能优化；机器学习；人工智能张建国教授国家级专家研究方向：计算机视觉；机器学习；医学图像分析；人工智能背景介绍2023“中国高被引学者”上榜共计5801人，来自496所高校、企业及科研机构，覆盖了教育部10个学科领域、84个一级学科。此榜单以全球权威的引文与索引数据库Scopus作为中国学者科研成果的统计来源，采用上海软科教育信息咨询有限公司开发的方法。至2024年，已是第十次发布，并受到国内外众多媒体和学者的高度关注。

导言：本成果已被IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2024会议接收。CVPR 是人工智能领域最有影响力的学术会议，在Google Scholar Metrics影响力排行榜中位列第4，仅次于Nature、新英格兰医学和Science。视觉大模型(Large Vison Models, LVMs)是当前研究热点，但如何将视觉大模型的强大能力充分赋能具体下游任务中是前沿研究者们关切的核心问题。南方科技大学计算机科学与工程系于仕琪教授课题组对该问题进行深入研究，探索出了一种基于视觉大模型的步态识别方法（BigGait）。该方法展现出利用通用视觉特征表征步态模式的巨大潜力，有望开启步态识别任务的大模型时代，同时为如何运用大模型增强下游任务提供了成功案例步态识别是最具有潜力的远距离身份识别技术之一。然而现有的步态识别方法严重依赖有监督的上游模型（人体分割模型和姿态估计模型等）去显式的提取步态表征（人体剪影，骨架和3D 蒙皮等），这将不可避免的引入昂贵的样本标注成本和累积误差。为了解决这个问题，该团队探索出了一种以无监督的方式从视觉大模型中提取隐式步态表征的框架（BigGait）。在多个评估数据集上的实验表明，BigGait在本域任务和跨域任务上都显著优于传统步态识别方法。图1.BigGait的整体框架图图2. BigGait提取的隐式步态特征可视化论文题为BigGait: Learning Gait Representation You Want by Large Vision Models。该研究由南方科技大学和密歇根州立大学共同合作完成。该论文的共同第一作者为南科大计算机系2022级硕士研究生叶顶强和南科大计算机系2021级博士研究生樊超，通讯作者为我系于仕琪副教授，南方科技大学为论文第一单位。于仕琪，南方科技大学计算机科学与工程系副教授，2002年于浙江大学竺可桢学院获得计算机科学与技术学士学位，2007年于中国科学院自动化研究所获得模式识别与智能系统博士学位。他的主要研究领域是步态识别和视觉目标检测。在步态识别方面，创建的CASIA-B步态数据库目前被作为本领域的评估标准，是使用最广泛的评估库之一；所创建的OpenGait开源项目已经成为步态识别领域主要的算法评估框架。在目标检测方面，人脸检测算法被世界排名前100及多家上市公司采用，同时也被众多的中小企业广泛使用。在遥感图像处理方面获2021年度广东省科学技术奖自然科学奖二等奖。他在IEEE TPAMI、IEEE TIFS、IEEE TBIOM、PR、CVPR、AAAI、ECCV、IJCB等发表论文近100篇。文章链接（复制至浏览器可访问）：https://arxiv.org/abs/2402.19122

3月15日下午，南方科技大学工学院院长陈明伟带队来我系调研，与我系全体教学科研序列教师进行深入座谈，并实地走访实验室和数据中心机房。工学院党委书记、副院长贡毅教授，工学院副院长张璧讲席教授，我系领导班子，教学科研序列教师及相关行政人员共40余人共同参加本次调研。调研会场会上，系负责人唐珂教授对计算机系基本情况进行了详细的汇报，具体包括师资情况、研究方向分布、科研产出、科研平台建设进展、本科生和研究生培养举措和成效，同时也详细分析了我系在新形势下发展所面临的挑战。唐珂教授汇报陈明伟院长对我系成立近8年取得的不俗成绩表示肯定，对我系教师多年来辛勤付出表示感谢，对我系现阶段发展面临的挑战加以分析和探讨。他表示，在人工智能技术日新月异的今天，在以信息产业作为发展支柱的大湾区，计算机学科无疑是重点发展学科。他希望计算机系抓住机遇，充分发挥学科优势，与大湾区龙头企业优势互补，在学科建设、人才培养和高水平科研上向更高的目标迈进。陈明伟院长讲话讨论交流环节，与会教授积极建言，围绕教学科研中遇到的实际问题以及计算机系未来发展方向进行深入探讨。陈明伟院长认真倾听发言，就提出问题逐一进行解答，为我系学科发展提出宝贵意见和建议。他强调促进院系内学科融合，未来进一步通力合作。他欢迎老师们多多去和他沟通交流。交流座谈环节实验室走访座谈会后，陈明伟院长一行参观了我系部分实验室，听取实验室发展情况汇报，对我系实验室建设和科研实力给予高度评价。在Compass实验室听取张锋巍副教授实验室情况汇报于仕琪副教授介绍实验室有关情况在计算机系数据中心机房听取情况汇报合影本次座谈会我系领导班子和教研教授在院领导带领下围绕新时期下计算机系进一步发展展开深入探讨，内容丰富，讨论深入充实，大家凝聚了共识，进一步明确了当下工作重点和未来持续发力的方向，对于计算机系把握发展机遇，建设世界一流计算机科学学科具有重要意义。