济南大学研究生招生信息

085400|电子信息专业硕士研究生指导教师

姓名 陈贞翔 性别
民族汉族出生年月1979-1
学历|学位研究生|博士专业技术职务 教授
行政职务院长
联系电话0531-82767539移动电话18678817522
邮箱czx@ujn.edu.cn, czx.ujn@gmail.com
通讯地址 | 邮编山东省济南市南辛庄西路336号济南大学信息科学与工程学院 | 250022
招生方向(领域) 电子信息
研究领域、学习工作经历、学术兼职等情况

陈贞翔,教授,现为济南大学信息科学与工程学院院长,十三五“信息处理与认知计算”高校重点实验室学科带头人。

 

主要研究领域:网络空间安全、大数据处理、智能信息处理

 

学术成果:

在互联网测量领域主持国家自然科学基金项目1项,山东省自然科学基金项目2项,山东省重点研发计划项目1项、济南市科技明星计划项目1项,主持横向科研项目经费超过300万元。在基于网络行为的移动恶意应用检测方面取得多项突出成果,相关论文发表于IEEE TIFS、IWQoS等领域顶级期刊和学术会议,部分成果获山东省科技进步二等奖和三等奖各1项,该领域申请发明专利22项,授权发明专利17项。部分研究成果已经受到通信领域国际知名公司关注,并实施10项发明专利成果转化授权使用,具备产业化应用水平。

承担山东省研究生教育创新计划项目1项,山东省研究生教育首批案例库建设项目1项,相关成果获山东省研究生教育省级教学成果一等奖1项,二等奖2项。带领团队开发的学位与研究生教育管理信息系统在全国70余家研究生培养单位推广使用;面向全国“服务国家特殊需求人才培养项目”立项建设的30余家试点单位提供半公益性平台与技术服务支撑;作为项目负责人为教育部学位与研究生教育发展中心研发了开放服务的学位认证支撑平台,同时实现了该平台与美国、欧洲部分国家的学位认证服务平台之间有效对接,已服务学位认证60余万人次,经济社会效益显著。

 

学术兼职:

CCF高级会员,IEEE会员,ACM会员,ACM济南主席,YOCSEF济南2018-2019年度主席,山东省计算机学会理事,山东省计算机学会安全专委会委员,获山东省优秀研究生指导教师、济南大学优秀研究生导师荣誉称号,担任教育部学位与研究生教育信息化专家组成员。

 

研究工作经历:

陈博士2008年毕业于山东大学计算机软件与理论专业,2014至2015年在美国Virginia Tech计算机系做访问学者。担任教育部学位与研究生教育信息化专家组成员。

 

更多信息详见课题组网站: http://loci.ujn.edu.cn

 

 
代表性科研成果及奖励:
(包括项目、鉴定、论文、专著、专利等)

科研项目:

[1]    济南市科学技术局(高校自主培养创新团队领军人才项目),智能化移动恶意应用行为检测,1502019.01-2021.12,150万, 主持。

[2]    国家自然科学基金委项目,基于深度学习的类别不平衡条件下移动恶意应用在线检测,2017.01-2020.12,73.8万,主持。

[3]    山东省科学技术厅项目,具有智能识别能力的移动恶意应用双重检测系统研发,2017.01-2019.12,25万,主持。

[4]    教育部学位与研究生教育发展中心项目,教育部学位认证支撑平台,2013.01-2016.12,85万,主持。

[5]    山东省自然科学基金委项目,具有入网发现能力的移动终端恶意软件网络行为检测模型2015.01-2017.12,20万,主持。

[6]    山东省自然科学基金青年项目,面向行为识别的互联网流量特征分析及选择方法研究,2011.01-2013.12,5万,主持。

[7]    国家自然科学基金青年项目,具有在线智能识别能力的互联网应用行为区分模型,2010.01-2012.12,17万,主持。

[8]    山东省中青年科学家奖励基金项目,面向典型应用的服务器安全网卡关键技术研究,2009.12-2012.01,5万,主持。

 

授权专利:

[1]    基于网络流量的多特征移动终端恶意软件检测方法及系统,专利号:ZL 201510486986.2

[2]    基于网络接入点的移动终端恶意软件检测方法及其系统,专利号:ZL 201510487144.9

[3]    具有移动终端恶意软件行为检测能力的代理服务器及方法,专利号:ZL 201510487184.3

[4]    面向网络服务提供商的恶意软件网络行为检测方法及系统,专利号:ZL 201510487067.7

[5]    一种移动终端恶意软件网络行为重构方法及其系统,专利号:ZL 201510487157.6

[6]    一种具有恶意软件网络行为发现能力的无线路由器,专利号:ZL 201510487044.6

[7]    主动式移动终端恶意软件网络流量数据集获取方法及系统,专利号:ZL 201510486989.6

[8]    基于接入路由器进行恶意软件网络行为检测的方法及系统,专利号:ZL 201510487185.8

[9]    Android应用程序界面自动遍历方法及系统,专利号:ZL 201610676744.4

[10]   互联网流量区分方法,专利号:ZL 201210184211.6

[11]   一种获得具有准确应用类型标识的网络流量数据集的方法,专利号:ZL 201210184213.5

[12]   基于FPGA 的实时数据库备份系统及备份方法,专利号:ZL 201210309087.1

[13]   一种远程数据库响应性能测试比较系统及方法,专利号:ZL 201210307910.5

[14]   基于多分形小波模型的FPGA网络流量发生系统及方法,专利号:ZL 201310201863

 

获奖情况:

[1]    人体行为智能感知及和谐人机交互理论研究及其应用,山东省高等教育科研成果一等奖,山东省教育厅,2015

[2]    山东省高等教育考试和学位管理一体化信息服务平台建设与应用,省级教学成果二等奖,山东省省级教学成果奖评审委员会,2014

[3]    以“计算机网络体系结构”为核心的网络计算与服务精品课程群建设,省级教学成果二等奖,山东省省级教学成果奖评审委员会,2014

[4]    基于FPGA的网络信息处理及安全防护系统,省科技进步三等奖,山东省人民政府,2012

[5]    构建多维全景专业学位研究生案例教学体系促进实践创新能力培养研究,山东省教育教学成果二等奖,2018

[6]    山东省优秀研究生指导教师,2019

 

近年来部分发表文章列表:

[1]    Shanshan Wang, Zhenxiang Chen, Qiben Yan, Bo Yang, Lizhi Peng, Zhongtian Jia, A mobile malware detection method using behavior features in network traffic, Journal of Network and Computer Applications, 2019:15-25. (CCF C)

[2]     Ying Pang,Lizhi Peng, Zhenxiang Chen, Bo Yang, Hongli Zhang, Imbalanced learning based on adaptive weighting and Gaussian function synthesizing with an application on Android malware detection, Information Sciences, 2019:95-112. (CCF B)

[3]    Shanshan Wang, Qiben Yan, Zhenxiang Chen, Bo Yang, Chuan Zhao, Mauro Conti, Detecting Android Malware Leveraging Text Semantics of Network Flows, Transactions on Information Forensics & Security, 2018,13(5):1096-1109. (CCF A)

[4]    Zhenxiang Chen, Qiben Yan, Hongbo Han, Shanshan Wang, Lizhi Peng, Lin Wang, Bo Yang, Machine learning based mobile malware detection using highly imbalanced network traffic, Information Sciences, 2018,433:346-364. (CCF B)

[5]    Zhenxiang Chen, Lizhi Pengand, Chongzhi Gao, Bo Yang, Yuehui Chen, Jin Li, Flexible neural trees based early stage identification for IP traffic, Soft Computing, 2017, 21(8):2035-2046. (CCF C)

[6]    Zhenxiang Chen, Zhusong Liu, Lizhi Peng, Lin Wang, Lei Zhang, A novel semi-supervised learning method for Internet application identification, Soft Computing, 2017,21(8):1963-1975.  (CCF C)

[7]    Shanshan Wang, Zhenxiang Chen, Qiben Yan, Ke Ji, Lin Wang, Bo Yang, Mauro Conti, Deep and Broad Learning based Detection of Android Malware via Network Traffic, IEEE International Symposium on Quality of Service (IWQoS 2018), 2018,in press. (CCF B)

[8]    Shanshan Wang, Zhenxiang Chen, Lei Zhang, Qiben Yan, Bo Yang, Lizhi Peng, Zhongtian Jia, TrafficAV: An effective and explainable detection of mobile malware behavior using network traffic, International Symposium on Quality of Service (IWQoS 2016), 2016:1-6. (CCF B)

[9]    Shanshan Wang, Qiben Yan, Zhenxiang Chen, Lin Wang, Riccardo,Spolaor, Bo Yang, Mauro Conti, Lexical Mining of Malicious Urls for Classifying Android malware, International Conference on Security and Privacy in Communication Networks (Securecomm 2018), 2018:248-263. (CCF C)

[10]    Anran Liu, Zhenxiang Chen, Shanshan Wang, Lizhi Peng, Chuan Zhao, Yvliang Shi, A Fast and Effective Detection of Mobile Malware Behavior Using Network Traffic, International Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing (ICA3PP 2018), 2018,in press. (CCF C)

[11]    Qun Li, Zhenxiang Chen, Qiben Yan, Shanshan Wang, Kun Ma, Yvliang Shi, Lizhen Cui, MulAV: Multilevel and Explainable Detection of Android Malware with Data Fusion, International Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing (ICA3PP 2018), 2018:166-177. (CCF C)

[12]    Zhenxiang Chen, Hongbo Han, Qiben Yan, Bo Yang, Lizhi Peng, Lei Zhang, Jin Li, A First Look at Android Malware Traffic in First Few Minutes, International Conference on Trustcom/bigdatase/ispa (TrustCom 2015), 2015:206-213. (CCF C)

[13]    Zhenxiang Chen, Lizhi Peng, Shupeng Zhao, Lei Zhang, Shan Jing, Feature Selection Toward Optimizing Internet Traffic Behavior Identification, IEEE International Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing (ICA3PP 2014), 2014:631-644. (CCF C)

 
教学及研究生培养情况

教学情况:

陈博士主要讲授课程包括研究生“高级计算机网络”、“计算机工程基础”、“网络新技术专题”、“研究生专业素养”,本科生“计算机系统平台”、“专业导论”等课程,其中以案例式教学模式组织的“计算机工程基础”课程深受学生好评。主持山东省研究生教育创新计划项目和山东省研究生案例库建设项目各1项,获山东省研究生教育省级教学成果一等奖1项和二等奖各1项。

 

研究生培养情况:

课题组目前与清华大学、中国科学院、香港理工大学、美国弗吉尼亚理工大学、美国内布拉斯加林肯大学、意大利帕多瓦大学的同领域科研团队有深度合作。培养的学生大部分到上市企业、国企工作或者出国攻读博士学位。

 
备注