1. SE for AI

结合软件工程和移动系统相关技术提升AI应用的效率和安全性。例如，（1）借鉴传统移动软件安全的解决方案去解决AI应用的部署安全性；（2）利用程序分析的方法去寻找AI软件的安全漏洞和性能瓶颈

2. AI for SE

利用AI方法特别是大模型方法赋能软件工程技术，如程序分析，程序测试次，程序生成等。

3. AI安全

研究AI技术的安全性，特别是移动AI应用的安全性。解决移动AI应用中出现的信息泄漏问题，防止攻击者进行逆向工程。

4. AI编译器

AI编译器是AI模型在移动端部署前必不可少的组件，能够优化模型推理在具体硬件的计算效率。为了AI模型部署的安全性和效率，我们需要研究如何优化AI算法的编译过程。

5. 鸿蒙应用分析

鸿蒙作为国产新兴平台，安卓或IOS上已有或未知的安全和性能问题都有可能在鸿蒙上出现。所以，我们需要研究鸿蒙应用程序分析技术，首先补全相关国产技术和工具的空白，并最终实现超越现有的的安卓和IOS研究。