软件工程领域正在经历一场范式转变，人工智能系统如 LLMs 日益重要，提高软件开发生产力，未来五年，人类开发者与人工智能之间将会有日益增长的共生伙伴关系，软件工程研究社区必须重视这一趋势，我们需要解决将人工智能融入软件开发过程带来的关键研究挑战，本文提出我们对于 AI 主导软件开发领域未来的愿景，并探讨了研究社区在实现这一愿景上应该解决的关键挑战。

Jun, 2024

本文提供了一个综合的文献综述及九个半结构化采访，总结了 AI 模型持续开发中面临的挑战。作者提出了一种适用于 AI 持续开发的流水线，包含数据处理、模型学习、软件开发及系统运维四个阶段，并针对每个阶段的实施、适应和使用提出了具体挑战。

Jan, 2023

本研究探讨基于人工智能的网络威胁检测以保护我们的现代数字生态系统，主要关注评估基于机器学习的分类器和集成模型，用于异常恶意软件检测和网络入侵检测，并探讨如何将这些模型整合到网络安全、移动安全和物联网安全的环境中。讨论重点是在企业系统和 IT 基础设施中部署和整合 AI 增强的网络安全解决方案的挑战，以及克服这些挑战的选择。最后，本文提供了未来研究方向，以进一步增强我们现代数字产业、基础设施和生态系统的安全性和韧性。

Oct, 2023

综述了人工智能在网络安全中应对威胁系统的最新进展，提供了对人工智能与网络安全交叉领域的全面分析，指出了未来研究的挑战。

Dec, 2023

本文介绍了 NetDevOps 及意图为基础网络的概念，探讨了应用人工智能实现新算法的必要性。

Apr, 2022

介绍了人工智能技术的广泛应用和存在的问题，并提出了对 “AI 工程” 学科的需求，探讨了相关概念和需要解决的关键挑战。

Oct, 2019

本文介绍了 AI 安全与对抗攻击的概念，探讨了机器学习产品的威胁和 AI 产品开发中常见的陷阱，适用于 AI 软件产品的开发人员、设计师、管理者和研究人员。

Apr, 2023

通过使用一种多部分检查表的框架，我们展示了如何高效地评估海上自主系统的人工智能安全，并揭示其中的多个漏洞，从中毒到对抗性补丁攻击。通过系统化的人工智能红队行动，我们可以防止与提高对使命关键人工智能的接受和依赖性相应的严重事件。

Dec, 2023

这篇论文探讨了人工智能引领的自动化和人类创新之间的相互作用，以及如何将人工智能顺利整合到软件工程中并保持其固有的人类创造力。

Jun, 2024

本文提出了一种新方法，支持自动化机器学习，帮助软件工程师在不需要深入了解人工智能的情况下，选择适当的机器学习模型、算法和技术以及适当的超参数来开发人工智能密集型系统，并进行智能能源领域的案例研究。

Mar, 2022