教育背景

B.S.1986年，西南德克萨斯州立大学计算机科学硕士
M.S.1988年，范德比尔特大学计算机科学
Ph.D.1996年，哥伦比亚大学计算机科学专业

专业经验

副教授, 计算机科学, Florida Institute of Technology (2002-present); Assistant Professor (1997-2002); 访问ing Assistant Professor (1995-97).

访问科学家/教员(休假), 计算机科学实验室, 麻省理工学院(2002-3).

选定的出版物

• 基于函数调用图变换的恶意软件开放集识别表示学习.
  J. 甲和P. 陈
  Proc. Intl. 联合会议. 神经网络2022年.
• 利用日冕物质抛射特性预测SEP事件的机器学习方法.
  J. 托雷斯,我. 赵,P. 陈和M. 张
  空间天气, 20(7), 2022.
• 学习一种基于神经网络的开放集识别表示. [补充]
  M. 哈森和P. 陈
  Proc. 暹罗Intl. 相依. 数据挖掘, pp. 154-162, 2020.
• 使用个性化机器学习方法估计Twitter消息的有效性.
  X. Sun和P. 陈.
  知识和信息系统, 56(1):27-53, 2018.
• 基于可扩展函数调用图的恶意软件分类.
  M. 哈森和P. 陈
  ACM数据与应用安全与隐私会议(CODASPY), pp. 239-248, 2017.
• 改进大型稀疏网络流权模型中扩展最大化的效率. [完整版]
  P. 陈和E. Ahmadzadeh
  Proc. IEEE Intl. 相依. 大数据, pp. 863-868, 2016.

研究

• 机器学习和数据挖掘
• 异常检测
• 入侵检测