学术报告 5.6 | 李恬霖:智能软件系统的缺陷测试与修复

报告信息

摘要 / ABSTRACT

本报告将围绕智能软件系统的缺陷测试与修复展开，针对大模型、自动驾驶、智能代码生成等主流应用场景中存在的安全缺陷与可靠性问题，揭示智能软件由数据驱动、与传统代码逻辑型软件的本质差异，以及缺陷测试、溯源、修复面临的测不全、找不准、修不对三大核心挑战。报告将重点介绍三项创新研究成果：基于语义建模的全覆盖缺陷测试方法，显著提升极端场景与边缘案例测试效率；基于贡献度量的高精准缺陷溯源技术，实现缺陷根因快速定位；基于先验嵌入的高可靠缺陷修复方案，从数据与模型层面固化安全逻辑、提升系统鲁棒性。相关技术已在大模型越狱防御、公平性优化、视觉攻击防护、智能框架与算子优化等场景验证有效。

报告人 / BIOGRAPHY

李恬霖，北京航空航天大学 副教授，国家级青年人才，2025 年毕业于新加坡南洋理工大学。长期研究大模型安全、具身智能安全、太空智算等前沿交叉领域，先后在 ICML、ICLR等国际顶级学术会议与权威期刊发表高水平学术论文 40 余篇，受聘担任 CSS、ASE、ICML 等 20 余个国际高水平期刊与顶级学术会议审稿专家。相关研究成果广受国际关注，先后获亚洲新闻台专题专访、新加坡《海峡时报》及新加坡人工智能中心专题报道，并多次受邀为新加坡网络安全局、通讯及新闻部等官方机构作专项学术技术汇报。先后获得新加坡 AISG PhD Fellowship、德国 DAAD AInet Fellowship、国家优秀自费留学生奖学金，获评 NeurIPS、AISTATS 国际顶会杰出审稿人等奖项。