庄园

庄园，哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院副教授，博士生导师。2019年毕业于吉林大学计算机科学与技术专业并获工学博士学位。主要研究方向为信息安全、区块链、机器学习等。参与完成国家自然科学基金、教育部高等专项科研基金、吉林省科技厅项目等多个科研项目；主持国家自然科学青年基金、工业互联网发展工程项目、CCF科研类基金、智能船舶标准、中央高校等基金类项目；获商业联合协会科技进步奖一项；发表SCI、EI检索的学术论文10余篇，申请专利4项。作为访问学者，曾在新加坡国立大学Next++人工智能实验室工作一年，主要研究方向为区块链安全、深度学习、大数据处理，分布式计算等。

2008.09 - 2012.07 吉林大学计算机科学与技术学院，理学学士
2012.09 - 2014.07 吉林大学计算机科学与技术学院，硕士研究生
2014.09 - 2019.12 吉林大学计算机科学与技术学院，工学博士
2018.10 - 2019.10 新加坡国立大学计算机科学系, 访问博士

2023-07---至 今     哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院    副教授
2020.06---2023.06   哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院    讲师

区块链安全，人工智能和高性能计算

1. 主持 国家自然科学基金青年基金项目“面向区块链智能合约的智能化漏洞检测方法研究”（No.62202121），2023.1-2025.12
2. 主持 CCF-绿盟科技“鲲鹏”科研基金项目 “漏洞检测规则的自动化生成与分析”， (CCF-NSFOCUS 2021014), 2021.11-2022.11
3. 主持工业互联网创新发展工程项目 “工业互联网数据安全检测响应与溯源系统项目” (TC220H055), 202212-202506
4. 主持 中央高校基本科研业务费专项资金项目“智能合约漏洞检测的关键技术研究”（XK2060021011），2021.1-2021.12
5. 主持 “智能船舶相关标准研究”子项目 （KY1040020009101），2020.1-2022.12
6. 参加 国家自然科学基金青年基金项目“分布式流处理系统实时容错关键技术研究”（No. 61602205），2017.1-2019.12
7. 参加 国家自然科学基金面上项目“分布式流数据近似计算在线质量保证机制与策略研究”（No. 61772228），2017.1-2021.12
8. 主持 “遥感图像自动制图关键技术研究”（KY10600200072），2020.12-2021.11

1. 与新加坡国立大学 “NExT++”实验室蔡达成教授合作，开展区块链安全和人工智能结合等相关研究工作，目前研究成果已发表于国际顶级会议IJCAI2020(CCF推荐A类会议)和TKDE(CCF推荐A类期刊)；
2. 同时也与美国天普大学存储技术与架构研究（STAR）实验室主任何绪斌教授合作，进行分布式系统优化相关研究工作，已将研究成果发表于国际知名期刊CCPE (CCF推荐C类期刊)。

常年招收对区块链安全、人工智能和高性能计算等科研方向感兴趣的本科生、硕博生。了解具体情况可邮件联系，欢迎优秀的各位加入我们！

中国计算机学会区块链、高性能计算专委会委员
黑龙江省计算机学会青年委员会委员
MLMI 2023机器学习与机器智能国际会议Area Chair

[1]     Yuan Z, Peng Q, Zhenguang L, Qi L, et.al, Smart Contract Vulnerability Detection using Graph Neural Network Proceedings of the Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), Yokohama, Japan, 2020. 
[2]     Zhenguang L, Yuan Z, Xiangnan H et.al, Grard: Is Smart Contract Reentrancy Vulnerability Truly Investigated In-depth, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), vol. 35, no. 2, pp. 1296-1310, 1 Feb. 2023.
[3]     Yuan Z, et al. Deep Learning-Based Program-Wide Binary Code Similarity for Smart Contracts. Computers, Materials & Continua (CMC), 2022, 74.1.
[4]     Yuan Z, Xiaohui Wei, Hongliang Li, Reducing Fault-tolerant Overhead for Distributed Stream Processing with Approximate Backup. International Conference on Computer Communication and Networks (ICCCN), 2020 29th IEEE. )=
[5]     Xiaohui W, Yuan Z, Hongliang L, Zhiliang L, Reliable Stream Data Processing for Elastic Distributed Stream Processing Systems. Cluster Computing, 2019(2). 
[6]     Yuan Zhuang, Xiaohui Wei, Hongliang Li, Yongfang Wang, Xubin He. An optimal checkpointing model with online OCI adjustment for stream processing applications. Concurrency and Computation: Practice and Experience. June 10, 2019. DOI:10.1002/cpe.5347. 
[7]     Yuan Zhuang, Xiaohui Wei, Hongliang Li, Yongfang Wang, Xubin He. An Optimal Checkpointing Model with Online OCI Adjustment for Stream Processing Applications. //Computer Communication and Networks (ICCCN), 2018 27th International Conference on. IEEE, 2018. 
[8]     Li, H., Wu, J., Jiang, Z., Li, X., Wei, X., & Zhuang, Y. "Integrated recovery and task allocation for stream processing." Performance Computing and Communications Conference (IPCCC), 2017 IEEE 36th International. IEEE, 2017. 
[9]     庄园,曹文芳,孙国凯等.基于生成对抗网络与变异策略结合的网络协议漏洞挖掘方法[J].计算机科学,2023,50(09):44-51. 
[10]  印桂生,高乐,庄园,李俊.基于字节码关键路径的智能合约漏洞检测[J].哈尔滨工程大学学报,2022,(02):255-261. 
[11]  魏晓辉, 刘智亮, 庄园, 李洪亮, 李翔. 支持大规模流数据在线处理的自适应检查点机制. 吉林大学学报: 工学版. 2017;47(1):199-207.
[12]  魏晓辉, 李翔, 李洪亮, 李聪, 庄园, 于洪梅. 支持大规模流数据处理的弹性在线 MapReduce 模型及拓扑协议. 吉林大学学报 (工学版). 2016 Oct 28 (2016 年 04):1222-31.

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