陈莹莹，（安徽安庆人），2022年-2025年就读于合肥工业大学计算机与信息学院，攻读硕土学位。研究方向为边缘计算和集群联邦学习隐私安全。硕土大论文题目: 面向集群联邦学习数据中毒下的异常识别与篡改恢复策略研究。现任职于奇瑞汽车股份有限公司。

学习简历:

安徽中医药大学医药信息工程学院，本科；

合肥工业大学计算机与信息学院，硕士。

学术成果:

(1) Yingying Chen, Lei Shi, Hao Xu, Junyu Ye, Juan Xu. "A Method for Abnormal Detection and Poisoned Data Recovery in Clustered Federated Learning" International Conference on Wireless Artificial Intelligent Computing Systems and Applications, Cham: Springer Nature Switzerland, 2024.

(2) Sinan Pan, Lei Shi, Han Wu, Yingying Chen, Huaili Liu, Hao Xu. "Client-Oriented Energy Optimization in Clustered Federated Learning with Model Partition", Collaborate Com 2024.

(3) 石雷，吴寒，许浩，陈莹莹，潘思楠, “群联邦学习中的分簇效果验证方法、终端及存储介质”，发明专利, 授权号: CN117150255B，2024。

(4) 石雷，叶军钰，许浩，潘思楠，陈莹莹, “针对集群联邦学习攻击的防御方法、终端及存储介质”，发明专利，授权号: CN117424754B, 2024。