聂眉宁，男，1987年7月生，硕士生导师

邮件地址：meiningnie@gmail.com

2018.07 - 至今：清华大学-奇安信联合研究中心，安全研究员
2016.07 - 2018.07：中国科学院软件研究所，助理研究员
2010.09 - 2016.07：中国科学院软件研究所，博士
2006.09 - 2010.07：电子科技大学，本科

长期聚焦于系统安全和恶意代码智能分析领域，先后参与国家发改委信息安全专项、国家自然科学基金面上项目、国家973计划项目等多个科研项目，取得10余项技术专利；相关研究成果形成多篇学术论文，在RAID、SecureComm等国际会议发表；各类研发成果获北京市科学技术二等奖、中国通信学会科学技术奖一等奖，入选2019年北京市科技新星人才计划。

恶意代码分析，虚拟化安全，软件智能攻防，软件供应链安全

科研奖项：

[1] 北京市科技新星计划，省部级，2019
[2] 中国通信学会科技术奖（进步类）一等奖，2018
[3] 北京市科学技术奖二等奖，省部级，2017

学术论文（一作二作）：

[1] Meining Nie, Purui Su, Qi Li, Zhi Wang, Lingyun Ying, Jinlong Hu, Dengguo Feng. Xede: Practical Exploit Early Detection. The 18th International Symposium on Research in Attacks, Intrusions and Defenses. RAID 2015, Springer, 2015: 198-221.（CCF B类）
[2] Jiang Jun, Meining Nie, Purui Su, Dengguo Feng. VCCBox: Practical Confinement of Untrusted Software in Virtual Cloud Computing. The 9th International Conference on Security and Privacy in Communication Networks. SecureComm 2013, Springer, 2013: 122-139. （CCF C类）
[3] 聂眉宁, 苏璞睿, 应凌云, 冯登国. 基于内存异常使用识别的堆喷射攻击实时检测方法[J]. 电子学报（CCICS 2015 最佳论文）
[4] 刘豫, 聂眉宁, 苏璞睿, 冯登国. 基于可回溯动态污点分析的攻击特征生成方法[J]. 通信学报, 2012, 33(5): 21-28

发明专利（已授权）：

[1] 一种针对数据文件中可执行代码的检测方法及系统，2016103131390
[2] 一种动态链接库形式的恶意代码的动态分析方法，201710267131X
[3] 一种动态链接库缺失的可执行程序的动态分析方法，2017102659619
[4] 一种恶意代码的网络协议解析方法，2011104279994
[5] 一种基于文件格式的Fuzz优化方法，2012101612190
[6] 一种基于硬件模拟器的恶意代码在线分析方法及系统，2011102782495

科研项目（负责人）：

[1] 北京市科技专项项目“基于软件深度分析的恶意软件机器学习模型评估与优化方法”，Z191100001119131，项目负责人，2019.11-2022.10
[2] 国家自然科学基金联合基金项目“动静协同的恶意代码智能分析方法研究”，U1836105，联合申报人，2019.01-2021.12
[3] 中国信息安全认证中心项目“移动应用程序安全分析工具定制研发”，项目负责人，2016.9-2017.9
[4] 解放军科研装备处项目“APT深度检测系统定制研发”，项目负责人，2016