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一、二级学科

1．软件科学与技术

2．嵌入式软件与智能系统

3. 密码与网络安全

二、培养目标

本专业培养能从事软件工程理论、技术、应用等学科领域的研究工作，富有实事求是和创新精神，学风严谨，视野开阔，德、智、体、美全面发展，愿为社会作贡献的专门人才。要求有扎实的专业基础知识，掌握一门外国语，胜任科研、教学或技术管理等工作。

三、基本素质与能力要求

1.坚持四项基本原则；爱国守法，品行端正，学风严谨，身心健康；掌握马克思列宁主义、毛泽东思想、邓小平理论、“三个代表”重要思想、科学发展观、习近平新时代中国特色社会主义思想基本理论，具有家国情怀和社会使命；

2.掌握软件工程领域坚实的基础理论知识和宽广的专业知识，先进的学术研究成果；

3.具有扎实的理论基础，合理的知识结构，系统的学科领域知识体系，创新精神和科研能力；

4.具有独立从事软件研究工作或独立承担专业技术工作的能力，有严谨求实的科学态度和学风；

5.熟练掌握一门外国语，具备良好的阅读、理解和撰写外语资料能力和进行国际化交流的能力。

四、培养方式与学习年限

1.培养方式：全日制学习

2.学习年限：普通硕士研究生基本学习年限为3年，最长学习年限为5年。

五、学分要求

1.硕士研究生修读总学分：26。各类别学分要求如下：

学位公共课（必修）6学分，学位公共课（选修）2学分，学位基础课4学分，学位专业课（必修）5学分（“专业外语”必须修读），学位专业课（选修）7学分（“可信智能软件技术”必须修读），跨学科或跨专业选修课2学分。   

2.补修课程要求：跨学科入学的研究生，应当在导师指导下补修本学科本科专业的有关课程，所得学分记为非学位课程学分，不计入培养方案总学分。

3.港澳台硕士生可免修思想政治理论课，代之以修读《中国概况》。

4.国际留学硕士生可免修思想政治理论课、第一外国语，须修读《中国概况》或《中国文明导论》和汉语课程等有关课程。以外语为专业教学语言的学科、专业的留学生毕业时，中文能力应当至少达到《国际汉语能力标准》三级水平。

六、培养环节考核

（一）基本文献阅读能力

1.考核时间：一般于第四学期进行，应在第五学期结束前完成。

2.考核要求与细则：在读期间需要完成导师所列基本文献的阅读，并于第四学期开学时递交基本文献阅读阅读能力考核材料。

3.考核结果说明：基本文献阅读能力是中期考核的组成部分，未通过者，中期考核则不通过。

（二）开题报告

1.考核时间：一般于第三学期进行。

2.考核要求与细则：撰写完整的开题报告，包括选题目的与意义，相关工作与创新点，研究方法和系统架构，技术路线及其可行性分析，关键问题。由导师进行开题报告审核，并由系内组织专家进行审查，再由各系提交学院研究生培养指导委员会对开题报告复核。注，复核通过后，论文撰写须有不少于一年的时间投入论文写作。

3.考核结果说明：复核通过后，则开题报告通过，否则为不通过。开题报告是中期考核的组成部分，未通过者，可申请２-3个月后进行第二次开题；两次未通过者（含主动放弃者），按肄业处理。

（三）学术活动

1.考核时间：一般应在第四学期完成。 

2. 考核要求与细则：学术活动包括各类学术讲座、论坛、竞赛等活动。学术活动，要求参加至少30次（包括至少1期暑假学校活动）。每次活动结束后3天内，由硕士生完成网上在线登记。达到要求后，系统生成《华东师范大学研究生学术活动登记表》，交导师审核评定后，交学院备案。

3.考核结果说明：学术活动是中期考核的组成部分，未通过者，中期考核则不通过。

（四）实践环节与科研训练

1.考核时间：一般应在第四学期完成。

2.考核要求与细则：实践环节和科研训练包括教学助教、科研实践等（须达40学时）。研究生均须参加一次教学助教实践。在研究生学习期间，原则上不允许私自外出实习。

3.考核结果说明：实践环节与科研训练是中期考核的组成部分，未通过者，中期考核则不通过。

（五）中期考核

1.考核时间：一般于第四学期进行，应在第五学期结束前完成。

2.考核要求与细则：中期考核主要包括课程修读、基本文献阅读能力、开题报告、学术活动、实践环节和科研训练等完成情况。

3.考核结果说明：以上各环节考核通过者，中期考核通过，否则为不通过。中期考核通过者，方可进入毕业论文预答辩或答辩程序。不通过者，根据学业进展情况，可作延长学习年限、结业或肄业处理。

（六）论文预答辩

暂不设硕士生论文预答辩。

学院组织硕士生论文预审，科研成果审核前学生提交经导师（或导师组）确认的学位论文，由学院组织专家进行审核。

七、科研成果要求

学术型硕士研究生科研成果应达到以下要求，经审核后方可申请学位。

（一）硕士研究生达到下列要求之一方可通过审核（要求第一作者，或者导师为第一作者学生为第二作者，华东师范大学为第一完成单位，所有论文通讯作者的第一署名单位必须是华东师范大学）：

1.公开发表（含录用）理工科一级学科顶级（英文）期刊或中国计算机学会B类（英文）及以上期刊或会议论文1篇；

2.公开发表（含录用）SCIE、EI、中国计算机学会C类会议学术论文1篇；

3.公开发表的中文权威刊物（列表后附）或正式授权发明专利1项（注：每项发明专利仅限一名学生使用一次）；

4.在院审核认可的重要国际学术比赛、国内外创新类竞赛，获得前三名名次（注，不包含数学建模等非学术性比赛；一次获奖仅限一名学生使用一次）；

5.其他经学位评定分委员会认可的学术成果。

（二）学术论文要求符合以下条件之一：

1.已正式发表的论文。

2.已正式录用但尚未取得检索号的论文，须是SCIE、EI检索库收录期刊或中国计算机学会推荐期刊或会议列表或中文权威期刊列表（后附）。

3.投稿的学术论文属于SCIE二区期刊或中国计算机学会推荐B类及以上国际期刊，在论文成果认定时间点状态为Minor Revision（即小修）的，可认为符合条件。

（三）国际留学硕士生不作科研成果要求。

附：中文权威期刊列表

1.计算机类三大权威期刊《软件学报》、《计算机学报》、《计算机研究与发展》

2.相关领域权威期刊《电子学报》、《自动化学报》、《数学学报》

3. 综合性科学技术权威期刊：《科学通报》、《中国科学（系列）》、《高技术通讯》

八、学位论文要求

硕士生应有不少于1年的时间投入论文撰写，需在导师（导师组）的指导下，进行学位论文相关的科研训练，独立设计和写成某一科研课题。论文选题应面向国际前沿、有创新意义并能解决实际问题。论文撰写时应定期向导师作阶段报告，在导师的指导下不断修改，完善论文。

硕士生学位论文的基本要求、评阅、盲审、答辩，以及学位申请、学位评议与授予，按软件工程学位分委会及研究生院相关规定执行。

九、基本文献阅读书目

1. Christel Baier and Joost-Pieter Katoen. Principles of Model Checking. The MIT Press. 2008.

2. S. Shalev-Shwartz and S. Ben-David. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms. Cambridge: Cambridge University Press, 2014.

3. 刘鹏. 云计算(第三版). 北京: 电子工业出版社, 2015.

4.  Edmund M. Clarke, Thomas A. Henzinger, Helmut Veith, Roderick Bloem. Handbook of Model Checking, Springer.

5. Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein. Introduction to Algorithms, Third Edition, MIT Press, 2009

6. R.柯郎, H.罗宾著, 左平, 张饴慈译. What is Mathematics: 对思想和方法的基本研究, Second Edition, 复旦大学出版社, 2012.

7. Geoff Hulten. Building Intelligent Systems: A Guide to Machine Learning Engineering. 2018.

8. Michael Sipser. Introduction to the theory of computation, Second Edition.

9. Kevin P. Murphy. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. The MIT Press, 2012.

10. Marc Peter Deisenroth，A. Aldo Faisal，Cheng Soon Ong. MATHEMATICS FOR MACHINE LEARNING, London: Cambridge University Press, 2020

11. M. A. Nielsen, I. L. Chuang, Quantum Computation and Quantum Information, London: Cambridge University Press, 2000

12. Joachim von zur Gathen, Jurgen Gerhard. Modern Computer Algebra, 3rd edition, Cambridge University Press. 2013.

13. 吴文俊. 数学机械化. 科学出版社. 2003.

14. 杨路, 夏壁灿. 不等式机器证明与自动发现. 科学出版社. 2008.

15. Nicholas J. Higham. Accuracy and Stability of Numerical Algorithms. SIAM. 2002.

16. 付晓东, 邹平. QoS感知的Web服务选择. 科学出版社, 2014.

17. 陆汝钤. 计算系统的形式语义. 北京：清华大学出版社，2017

18. 约翰 J.克雷格（John Craig） 著，贠超 译，机器人学导论（第4版），机械工业出版社，2018

19. 约翰·L.亨尼斯（John L.Hennessy） 著 ，计算机体系结构：量化研究方法（英文版·原书第6版），机械工业出版社，2019

20. 兰德尔 E.布莱恩特（Randal E.·Bryant） 著，龚奕利，贺莲 译，深入理解计算机系统（原书第3版），机械工业出版社，2016

21. Richard，Szeliski，艾海舟 著，艾海舟，兴军亮 等 译，计算机视觉：算法与应用，清华大学出版社，2011

22. Donald Hearn（D·赫恩） 等，M.Pauline Baker（M.P.巴克），Warren，R.Carithers（W.R.卡里瑟斯） 著，蔡士杰，杨若瑜 译，计算机图形学（第4版） ，电子工业出版社，2014

23. 穆罕默德 S. 奥巴达特（Mohammad Obaidat） [印度] 苏迪普 著，吴帆 译，无线传感器网络原理，机械工业出版社，2017

24. 史蒂芬·卢奇（Stephen Lucci），丹尼·科佩克（Danny Kopec） 著 ，人工智能（第2版） ，人民邮件出版社，2018

25. 曹珍富. Rivest-Shamir-Adlen体制:公钥密码学: public cryptography. 哈尔滨工业大学出版社, 2016.

26. 冯登国. 大数据安全与隐私保护. 清华大学出版，2018.

27. William Stallings. 密码编码学与网络安全：原理与实践（第七版）. 电子工业出版社, 2017.

28. 林晓东. 车载ad hoc网络的安全性与隐私保护. 机械工业出版社, 2016.

29. 方滨兴. 人工智能安全. 电子工业出版社, 2020.

30. William, Stallings, Lawrie, Brown. 计算机安全：原理与实践（第四版）. 机械工业出版社, 2019.

31. 杨义先, 钮心忻. 安全通论――刷新网络空间安全观. 电子工业出版社, 2018.

32. Pascal Ackerman. 工业控制系统安全. 机械工业出版社, 2020.

33. Brian Russell, Drew Van Duren. 物联网安全. 机械工业出版社, 2018.

34. Jonathan Katz, Yehuda Lindell, Introduction to Modern Cryptography (Second Edition), Chapman and Hall/CRC, 2015.

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