学院现有软件工程一级学科博士学位授权点和电子信息工程博士专业学位授权点（软件工程方向）

软件工程一级学科博士授权点介绍：

东北大学于2011年8月设立软件工程一级学科博士学位授权点，是国家设立的第一批软件工程学科。东北大学软件工程学科的人才培养已经形成了较为完整成熟的本科生和硕士生培养体系，建立了国家软件人才国际培训（沈阳）基地、国家级人才培养模式创新实验区、辽宁省软件工程实验教学示范中心，质量工程建设取得一系列重大成果，成功培养了大批软件实用性人才。软件工程专业是省级示范专业，并被批准为国家级特色建设专业。本学位授权点已培养了大批博士、硕士研究生走上工作岗位，软件工程学位点被评为“全国工程硕士研究生教育特色工程领域”。本学位授权点形成了完善的本硕博贯通式软件工程人才培养体系。在全国第四轮学科评估中，东北大学软件工程学科排名全国并列第九（A-学科）。本学科学术队伍现有教授16人，副教授26人（其中博士生导师14人），以国家、区域科技需求为导向，结合学科的发展趋势和多年研究积累，已形成相互促进、彼此渗透、有一定优势和特色的学科方向。

软件工程学科学术型博士培养设立以下研究方向：

（一）大数据理论与技术。研究高效大数据获取、存储、管理、分析、理解和展示等理论和技术,包括数据密集型计算、高能效计算、非结构化数据存储和数据管理、科学数据分析和处理、面向专门领域的大数据应用等内容。

（二）智能软件技术。研究通过软件历史演化信息，借助于程序分析、智能软件测试及重构等技术，自动化地诊断并修复复杂软件系统中的缺陷，以节约软件开发成本、提高软件系统质量、提高复杂软件系统可靠性。

（三）网络与信息安全技术。研究面向复杂网络的网络入侵检测、恶意程序检测与防范的模型与方法，研究计算机与网络取证方法与技术，研究多种网络模式下（如P2P、无线网络、AD Hoc、车载网络）的安全与信息处理技术。

（四）数字孪生与应用技术。重点研究多模态全域智能感知技术、动态多目标实时检测及跟踪技术，虚拟环境中的快速三维重建技术、以扩展现实（XR）为支撑的沉浸式人机交互与可视化技术、云边协同渲染优化技术、孪生体智能寻路与避碰技术、以边缘计算和5G为支撑的实时数据通信技术、数字孪生及XR为驱动的应用开发技术。

（五） 人工智能技术及应用。研究以机器学习和深度学习为主的人工智能理论与方法，并以此为基础开展计算机视觉、自然语言处理、工业智能、边缘智能、机器人等相关领域的技术和应用的研究。

电子信息工程博士专业学位授权点（软件工程方向）介绍：

一、培养目标

工程博士专业学位研究生（以下称“工程博士”）的培养，要紧密结合我国经济社会和科技发展需求，面向企业（行业）工程实际，坚持以立德树人为根本，培育和践行社会主义核心价值观，培养在相关工程领域掌握坚实宽广的理论基础和系统深入的专门知识，具备解决复杂工程技术问题、进行工程技术创新、组织工程技术研究开发工作等能力，具有高度社会责任感的高层次工程技术人才，为培养造就工程技术领军人才奠定基础。

工程博士专业学位获得者应具备以下知识、能力和素质：

（一）拥护中国共产党的领导，热爱祖国，具有高度的社会责任感；服务科技进步和社会发展；恪守学术道德规范和工程伦理规范。

（二）掌握本工程领域坚实宽广的基础理论、系统深入的专门知识和工程技术基础知识；熟悉相关工程领域的发展趋势与前沿，掌握相关的人文社科及工程管理知识；熟练掌握一门外国语。

（三）具备解决复杂工程技术问题、进行工程技术创新、组织工程技术研究开发工作的能力及良好的沟通协调能力，具备国际视野和跨文化交流能力。

二、研究方向

(一)人工智能。研究自然语言处理理论与技术，研究机器翻译、语言分析与理解、知识图谱方法；研究社会媒体资源与用户及其关系的表示、挖掘、搜索技术；研究语义Web查询与推理技术；研究群体智能结构理论、组织方法、优化模型，研究群体智能学习理论与方法、群体智能通用计算范式与模型；研究高质量医学数据获取理论与方法；研究医学数据处理方法与理论；研究医学数据挖掘与知识发现理论与方法；研究人工智能技术与虚拟现实技术在医学数据处理领域的创新应用。

(二)未来互联网与信息安全。研究未来互联网体系模型及网络管理机制；研究工业互联网体系结构与关键技术；研究能源互联网体系结构与互联互通模型；研究无线传感网智能感知、传输与信息融合技术；研究网络空间测绘与网络空间安全技术；研究复杂网络建模理论，网络传播性、可控性与鲁棒性及网络优化等；研究信息加解密、隐私保护等信息安全基本理论；研究工控网络安全关键技术；研究网络空间安全态势感知技术；研究软件定义网络关键技术；研究多媒体信息、数据库系统、无线传感网的安全保密技术等。

(三)云计算与服务计算。研究面向SLA的IaaS、PaaS和SaaS协作优化机制、面向全生命周期的云服务运行优化技术和云-端协同计算技术；研究多层云服务协作优化过程中的SLA转换、动态伸缩环境下的SaaS服务性能评估与预测、虚拟机的能耗评估、相邻虚拟机内存动态平衡、支持SLA和节能的虚拟机迁移等方法；研究云-端计算环境下的资源优化问题，包括从可靠性、性能、能耗等方面的联合优化等。

(四)网构化软件工程及其演化技术体系。研究结合大数据的高速、多样、价值密度等特性，描述软件生态环境，分析大数据对软件工程的影响及收益，形成全新的以数据为驱动的，具有自主性、协同性、反应性、演化性和多态性相结合的软件工程理论。

(五)软件安全技术与应用。针对软件理论和技术的研究与软件产业发展所面临的软件安全问题，围绕国家科技战略目标，立足创新研究，强调理论和应用相结合。从软件安全开发模型和软件开发的生命周期入手，重点研究安全软件工程的防护框架、软件安全防护理论与关键技术和可信软件的关键技术。

(六)数字孪生与应用技术。重点研究多模态全域智能感知技术、动态多目标实时检测及跟踪技术，虚拟环境中的快速三维重建技术、以扩展现实（XR）为支撑的沉浸式人机交互与可视化技术、云边协同渲染优化技术、孪生体智能寻路与避碰技术、以边缘计算和5G为支撑的实时数据通信技术、数字孪生及XR为驱动的应用开发技术。

(七)软件定义互联网体系架构与关键技术及应用。主要围绕①可扩展、可信的软件定义互联网体系架构模型；②可行、高效、安全的软件定义互联网运行机制；③准确、有效的软件定义互联网量化模型与分析方法展开研究。

(八)复杂系统理论与应用技术。以混沌、分形、复杂网络等理论为基础和手段，将复杂系统理论成果和研究方法应用于计算机科学、软件工程等领域中，研究和解决软件工程领域的设计方法、可靠性分析、质量管理与预测及复杂网络与社交网络的建模、分析、挖掘、预测等问题。