在2020年新学期即将开始之际，计算机科学与网络工程学院2018级创新班传来喜讯，该班陈煜、罗芳、邢慈湃、陈卓容和陈乐昕同学在区块链与联邦学习的研究领域各有1篇创新成果被知名SCI期刊《Mobile Networks and Applications》和《Information Sciences》录用，投稿的两个期刊均为中国计算机学会推荐期刊。

区块链作为点对点网络、密码学、共识机制、智能合约等多种技术的集成创新，提供了一种在不可信网络中进行信息与价值传递交换的可信通道。2019年10月24日，中共中央总书记习近平发表区块链重要讲话指出，我们要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口，将区块链地位提升到国家科技创新核心技术层面。智能合约是区块链中的核心模块，由于区块链中的数据无法篡改，智能合约保证了交易真实性。然而，一旦发布在区块链上的智能合约存在漏洞，合约将无法撤回修改，因此智能合约的漏洞检测就显得十分重要。但是，现有的基于机器学习检测方法存在正确率不高的问题，为了解决上述问题，邢慈湃、陈卓容、陈乐昕等同学在论文“ A New Scheme of Vulnerability Analysis in Smart Contract with Machine Learning”提出了“切片特征”，对智能合约整体“分而治之”的思想，并通过实验结果证明了他们的方案相比于已有方案检测效果有显著提升，该成果成功发表在中国计算机学会推荐重点SCI期刊《Mobile Networks and Applications》上。

   随着大数据的进一步发展，数据隐私受到越来越多的重视，同时，大多数行业数据呈现数据孤岛现象。如何在满足用户隐私保护前提下，进行多方数据机器学是人工智能的一大难题，而联邦学习成为解决这一行业性难题的关键技术，但已有联邦学习无法有效解决训练结果的可靠性。2018级创新班陈煜、罗芳同学在李同博士后的指导下，对上述问题提出了一种可信执行环境下的解决方案，这是国际上第一个提出了在隐私保护性和训练可靠性同时得到实现的联邦学习方案，该成果论文“A Training-integrity Privacy-preserving Federated Learning Scheme with Trusted Execution Environment”近日成功被期刊《Information Sciences》录用。《Information Sciences》为中国计算机学会推荐的B类重点SCI一区刊物，影响因子达到了5.3。

   作为本科生能在这些高水平期刊发表论文非常不容易，他们在完成繁重学业任务的情况下，利用暑假和周末等时间进行大量调研、查阅文献和开展实验，最终完成这些创新成果。 创新班作为广州大学教学与创新人才培养的一种尝试，秉承“博学笃行，与时俱进”的广大校训精神，以培养优秀创新人才为目标，组建导师组和研究生指导团队开展培养，未来创新班同学将在计算机领域不断挑战与创新，取得更多高水平的成果。