Chen Zhenxiang, doctor of engineering, Professor of Jinan University, doctoral tutor, Dean of School of information science and engineering of Jinan University, national first-class professional principal of network engineering, excellent Postgraduate Tutor of Shandong Province, leader of youth entrepreneurship and technology team of colleges and universities in Shandong Province, and leader of independent innovation team of colleges and universities in Jinan. Currently, he is the director of Shandong health big data industry innovation center, the executive deputy director of the cultivation base (Computer Science) of Shandong basic science research center, the director of China Computer Society (CCF), the vice president of Shandong computer society, the president of International Computer Society (ACM) and the vice president of CCF Jinan Branch. The person in charge of Shandong excellent graduate student case base of fundamentals of computer engineering, the person in charge of Shandong high-quality postgraduate course of advanced computer network, the person in charge of Shandong Provincial ideological and political demonstration course of advanced computer network, and the person in charge of Shandong first-class course of principles of computer network won 3 first prizes and 2 second prizes of Shandong provincial teaching achievements. He is mainly engaged in research in computer networks, network security, intelligent information processing and other fields, and presided over more than 10 provincial and ministerial projects such as 2 projects of the National Natural Science Foundation of China and the key research and development plan of Shandong Province. He has published more than 130 papers in famous journals and conferences at home and abroad, including more than 30 academic papers in representative journals and academic conferences in the fields of IEEE TIFS, TKDE, infcom, iwqos, etc., won 2 second prizes and 1 third prize of Shandong provincial scientific and technological progress award, authorized more than 20 invention patents, transferred 12 invention patents, and some research achievements have been commercialized.

  陈贞翔，工学博士，济南大学教授，博士生导师，济南大学信息科学与工程学院院长，网络工程国家一流专业负责人，山东省优秀研究生导师，山东省高等学校青创科技团队带头人，济南市高校自主创新团队领军人才。现任山东省健康大数据产业创新中心主任，山东省基础科学研究中心培育基地（计算机科学）常务副主任，中国计算机学会（CCF）理事，山东计算机学会副理事长，国际计算机学会（ACM）济南主席，CCF济南分部副主席。《计算机工程基础》山东省优秀研究生案例库负责人，《高级计算机网络》山东省研究生优质课程负责人，《高级计算机网络》山东省课程思政示范课负责人，《计算机网络原理》山东省一流课程负责人，获山东省省级教学成果一等奖3项、二等奖2项。主要从事计算机网络、网络安全、智能信息处理等领域研究，主持国家自然科学基金项目2项、山东省重点研发计划等省部级项目10余项。在国内外著名刊物会议发表论文130余篇，其中在IEEE TIFS、TKDE，INFCOM、IWQoS等领域代表性期刊和学术会议发表学术论文30余篇，获山东省科技进步二等奖2项、三等奖1项，授权发明专利20余项，转让发明专利12项，部分研究成果已经实现产品化。

网络行为测量、智能数据安全、大数据处理、人体健康计算
Cyber Security: mobile security; Big Data analysis in cyber space

1. Effective detection of mobile malware behavior based on explainable deep neural network[J].
   Yan A, Chen Z, Zhang H, et al.
   Neurocomputing,2020.
   (中科院 SCI 分区: 2 区, IF=4.438, CCF:C 类)


2. Deep and broad URL feature mining for android malware detection[J].
   Wang S, Chen Z, Yan Q, et al.
   Information Sciences, 2020, 513: 600-613.
   (中科院 SCI 分区: 1 区, IF=5.910, CCF:B 类)


3. A mobile malware detection method using behavior features in network traffic[J].
   Wang S, Chen Z, Yan Q, et al.
   Journal of Network and Computer Applications, 2019, 133: 15-25.
   (中科院 SCI 分区: 大类 2 区小类 1 区, IF=5.273, CCF C 类)


4. Machine learning based mobile malware detection using highly imbalanced network traffic[J].
   Chen Z, Yan Q, Han H, et al.
   Information Sciences, 2018, 433: 346-364.
   (中科院 SCI 分区: 1 区, IF=5.910, CCF:B 类)


5. Detecting Android Malware Leveraging Text Semantics of Network Flows[J].
   Wang S, Yan Q, Chen Z, Yang B, Zhao C, Conti M, et al.
   IEEE Transactions on Information Forensics & Security, 2017, PP(99):1-1.
   (中科院 SCI 分区: 1 区, IF=7.178, CCF:A 类)


6. A novel semi-supervised learning method for Internet application identification[J]
   Chen Z, Liu Z, Peng L, et al.
   Soft Computing, 2017, 21(8): 1963-1975.
   (中科院 SCI 分区: 3 区, IF=2.784, CCF C 类)


7. Flexible neural trees based early stage identification for IP traffic[J].
   Chen Z, Peng L, Gao C, et al.
   Soft Computing, 2017, 21(8): 2035-2046.
   (中科院 SCI 分区: 3 区, IF=2.784, CCF C 类)


8. Network-based Malware Detection with a Two-tier Architecture for Online Incremental Update[C].
   Yan A, Chen Z, Spolaor R, et al.
   2020 IEEE/ACM 28th International Symposium on Quality of Service (IWQoS). IEEE, 2020: 1-10.
   (CCF B)


9. DART: Detecting Unseen Malware Variants using Adaptation Regularization Transfer Learning[C].
   Li H, Chen Z, Spolaor R, et al.
   ICC 2019-2019 IEEE International Conference on Communications (ICC). IEEE, 2019: 1-6.
   (CCF C)


10. A Signature-Based Assistant Random Oversampling Method for Malware Detection[C].
    Pang Y, Chen Z, Peng L, et al.
    2019 18th IEEE International Conference On Trust, Security And Privacy In Computing And Communications/13th IEEE International Conference On Big Data Science And Engineering (TrustCom/BigDataSE). IEEE, 2019: 256-263.
    (CCF C)


11. MulAV: Multilevel and Explainable Detection of Android Malware with Data Fusion[C].
    Li Q, Chen Z, Yan Q, et al.
    International Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing. Springer, Cham, 2018: 166-177.
    (CCF C)


12. Cluster Center Initialization and Outlier Detection Based on Distance and Density for the K-Means Algorithm[C].
    He Q, Chen Z, Ji K, et al.
    International Conference on Intelligent Systems Design and Applications. Springer, Cham, 2018: 530-539.
    (CCF C)


13. A fast and effective detection of mobile malware behavior using network traffic[C].
    Liu A, Chen Z, Wang S, et al.
    International Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing. Springer, Cham, 2018: 109-120.
    (CCF C)


14. Deep and broad learning based detection of android malware via network traffic[C].
    Wang S, Chen Z, Yan Q, et al.
    2018 IEEE/ACM 26th International Symposium on Quality of Service (IWQoS). IEEE, 2018: 1-6.
    (CCF B)


15. Lexical Mining of Malicious URLs for Classifying Android malware[C].
    Wang S, Yan Q, Chen Z, et al.
    International Conference on Security and Privacy in Communication Systems. Springer, Cham, 2018: 248-263.
    (CCF C)


16. Trafficav: An effective and explainable detection of mobile malware behavior using network traffic[C].
    Wang S, Chen Z, Zhang L, et al.
    2016 IEEE/ACM 24th International Symposium on Quality of Service (IWQoS). IEEE, 2016: 1-6.
    (CCF B)


17. Droidcollector: A high performance framework for high quality android traffic collection[C].
    Cao D, Wang S, Li Q, et al.
    2016 IEEE Trustcom/BigDataSE/ISPA. IEEE, 2016: 1753-1758.
    (CCF C)


18. A real-time android malware detection system based on network traffic analysis[C].
    Han H, Chen Z, Yan Q, et al.
    International Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing. Springer, Cham, 2015: 504-516.
    (CCF C)


19. A first look at android malware traffic in first few minutes[C].
    Chen Z, Han H, Yan Q, et al.
    2015 IEEE Trustcom/BigDataSE/ISPA. IEEE, 2015, 1: 206-213.
    (CCF C)


20. Feature selection toward optimizing internet traffic behavior identification[C].
    Chen Z, Peng L, Zhao S, et al.
    International Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing. Springer, Cham, 2014: 631-644.
    (CCF C)

1. 项目日期：2019.10-2022.12
   项目名称：基于网络行为的移动恶意应用智能化检测
   项目所属：山东省青创科技支持计划
   项目资金：18万
   项目中担任职务：项目负责人
   


2. 项目日期：2019.01-2021.12
   项目名称：智能化移动恶意应用行为检测
   项目所属：济南市高校自主培养创新团队领军人才项目
   项目资金：150万
   项目中担任职务：项目负责人
   

1. 项目日期：2017.01-2020.12
   项目名称：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
   项目所属：国家自然科学基金面上项目
   项目资金：62万
   项目中担任职务：项目负责人
   


2. 项目日期：2016.01-2017.12
   项目名称：具有智能识别能力的移动恶意应用双重检测系统研发
   项目所属：山东省重点研发项目
   项目资金：25万
   项目中担任职务：项目负责人
   


3. 项目日期：2015.01-2017.12
   项目名称：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
   项目所属：山东省自然科学基金
   项目资金：20万
   项目中担任职务：项目负责人
   


4. 项目日期：2011.01-2013.12
   项目名称：面向行为识别的互联网流量特征分析及选择方法研究
   项目所属：山东省自然科学基金青年项目
   项目资金：5万
   项目中担任职务：项目负责人
   


5. 项目日期：2010.01-2012.12
   项目名称：具有在线智能识别能力的互联网应用行为区分模型
   项目所属：国家自然科学基金青年科学基金项目
   项目资金：17万
   项目中担任职务：项目负责人
   

1. 一种多测量参数的家用健康一体机. 陈贞翔, 郑维亮, 杨倩, 郑永强, 姜晓庆
   2021.12.28, China, ZL202120635800.6


2. 一种心理测试盲文作答装置. 陈贞翔, 王虎成, 杨倩, 郑永强
   2021.12.7, China, ZL202120593144.8


3. 智慧社区的业主身份验证方法及社区服务器. 陈贞翔, 纪科, 曹栋, 庞颖, 杨波, 荆山
   2020.10.23, China, ZL201810947822.9


4. 基于网络流量多视图融合的恶意软件检测方法及系统. 陈贞翔, 沈静雅, 王闪闪, 杨波, 荆山, 纪科
   2020.10.23, China, ZL201811030880.1


5. 一种恶意网络流量词库的建立方法及建立系统. 陈贞翔, 王闪闪, 杨波, 赵川, 孙润元, 荆山
   2020.10.30, China, ZL201611243293.1


6. 基于恶意网络流量词库的恶意软件检测方法及系统. 陈贞翔, 王闪闪, 孙润元, 杨波, 彭立志, 刘鹍
   2020.10.30, China, ZL201611243439.2


7. 一种智能自助购物柜. 陈贞翔, 曹栋, 纪科
   2019.12.31, China, ZL201920894218.4


8. Android应用程序网络流量的远程采集系统及方法. 陈贞翔, 曹栋, 杨波, 孙润元, 彭立志, 李群
   2019.8.2, China, ZL201610679169.3


9. Android应用程序网络流量多线程采集系统及方法. 陈贞翔, 曹栋, 杨波, 孙润元, 彭立志, 王闪闪
   2019.7.19, China, ZL201610681572.X


10. 基于恶意网络流量词库的恶意软件检测可视化方法及系统. 陈贞翔, 王闪闪, 杨波, 孙润元, 荆山, 马坤
    2019.5.14, China, ZL201611243535.7


11. 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. 陈贞翔, 韩泓波, 杨波, 彭立志, 张蕾, 王闪闪
    2018.10.23, China, ZL201510487185.8


12. 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. 陈贞翔, 杨波, 韩泓波, 彭立志, 张蕾, 孙润元
    2018.10.19, China, ZL201510486989.6


13. Android应用程序界面自动遍历方法及系统. 陈贞翔, 曹栋, 杨波, 孙润元, 彭立志, 王闪闪
    2018.8.10, China, ZL201610676744.4


14. 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. 陈贞翔, 王闪闪, 张蕾, 杨波, 韩泓波, 孙润元
    2018.8.10, China, ZL201510487067.7


15. 一种移动终端恶意软件网络行为重构方法及其系统. 陈贞翔, 杨波, 韩泓波, 张蕾, 彭立志, 荆山
    2018.3.22, China, ZL201510487157.6


16. 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. 陈贞翔, 李群, 张蕾, 杨波, 韩泓波, 曹栋
    2017.11.1, China, ZL201510487184.3


17. 基于网络接入点的移动终端恶意软件检测方法及其系统. 陈贞翔, 杨波, 韩泓波, 张蕾, 彭立志, 荆山
    2017.11.1, China, ZL201510487144.9


18. 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. 陈贞翔, 杨波, 韩泓波, 彭立志, 张蕾, 孙润元
    2017.11.1, China, ZL201510486986.2


19. 一种远程数据库响应性能测试比较系统及方法. 陈贞翔, 王可可, 杨波, 马坤, 刘鹍
    2016.3.7, China, ZL201210307910.5


20. 基于多分形小波模型的FPGA网络流量发生系统及方法. 陈贞翔, 杨波, 王可可, 孙涛, 王金光
    2015.9.30,China, ZL201310201863.0


21. 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. 陈贞翔, 彭立志, 赵彩云, 杨波, 荆山
    2015.2.9,China, ZL201210184213.5


22. 基于FPGA 的实时数据库备份系统及备份方法. 陈贞翔, 王金光, 杨波, 张蕾, 彭立志
    2015.2.5,China, ZL201210309087.1


23. 互联网流量区分方法. 陈贞翔, 赵树鹏, 于孝美, 杨波, 孙润元
    2015.1.1,China, ZL201210184211.6

1. 2019 年获济南市高校自主创新团队领军人才称号
   
2. 2019 年获山东省高校优秀青年创新团队带头人
   
3. 2019 年获山东省优秀研究生指导教师
   
4. 2019 年获山东省科技进步奖二等奖（位次 4）
   
5. 2018 年获山东省教育教学成果奖二等奖（位次 1）
   
6. 2015 年获山东省高等学校优秀科研成果奖一等奖（位次 4）
   
7. 2014 年获山东省教育教学成果奖二等奖 2 项（位次 1、4）
   
8. 2012 年获山东省科技进步奖三等奖（位次 2）
   

• Member, IEEE, IEEE Computer Society, USA
• Member, ACM, USA
• Senior Member, CCF, P.R.China