沈凡凡，男，湖北荆门人，博士，副教授，硕士研究生导师，润泽学者，毕业于武汉大学计算机软件与理论专业，中国计算机学会高级会员，国际标准ISO/TC 295“审计数据服务”专家组成员。
Ø 教学及研究方向（主讲课程）
研究方向为人工智能系统、智能审计、大数据审计。开设课程有《大数据存储技术》、《操作系统》等。
Ø 教学及科研奖励
1.2024年获得学生评教奖。
2.2024年获得南京审计大学教师教学创新大赛二等奖。
3.指导学生获得2021年中国大学生计算机设计大赛国家二等奖。
4.指导学生获得2023年大学生创新创业训练计划项目国家级立项结项。
5.指导学生获得iCAN大学生创新创业大赛国家三等奖。
6.获得2024年度CCF B类刊物Computer Networks年度优秀审稿人。
Ø 主持科研项目
1.2022-2025，江苏省高等学校基础科学（自然科学）研究重大项目，主持。
2.2020-2022，国家自然科学基金项目，主持。
3.2018-2021，江苏省自然科学基金项目，主持。
4.2018-2020，江苏省教育科学“十三五”规划重点课题，主持。
Ø 发表论文
1．FedDPKD:Federated learning with dual-phase knowledge distillation for label distribution skew，Information Processing & Management，2026（中科院1区，CCF B）
2．FedPPB：基于PSO和Paillier加密算法的区块链联邦学习方法，计算机研究与发展，2026（CCF 中文A）
3．VGGNet and Attention Mechanism-Based Image Quality Assessment Algorithm in Symmetry Edge Intelligence Systems，Symmetry，2025（中科院3区）
4．CKKS and Local Differential Privacy based Model Parameters Encryption for Personalized Federated Learning，The 6th International Conference on System Reliability and Safety Engineering，2024（会议）
5．TD3-based trajectory optimization for energy consumption minimization in UAV-assisted MEC system，Computer Networks，2024（中科院2区，CCF B）
6．TPE-BFL:Training Parameter Encryption scheme for Blockchain based Federated Learning System，Computer Networks，2024（中科院2区，CCF B）
7．BMSE:Blockchain-based multi-keyword searchable encryption for electronic medical records，Computer Standards & Interfaces，2024（中科院2区）
8．Predicting for I/O stack optimizations on cyber–physical systems，Microprocessors and Microsystems，2023（中科院3区，CCF C）
9．Reinforcement Learning based Data Compression for Energy-Efficient Non-volatile Caches[C]. 2021 IEEE 22nd International Conference on High Performance Computing and Communications (HPCC). 2021（CCF C类会议）
10．Statistical Behavior Guided Block Allocation in Hybrid Cache-Based Edge Computing for Cyber-Physical-Social Systems[J], in IEEE Access, 2020（中科院1区）
11．Periodic Learning based Region Selection for Energy Efficient MLC STT-RAM Cache[J]. The Journal of Supercomputing, 2019（中科院2区，CCF C）
12．Reuse Locality aware Cache Partitioning for Last-Level Cache[J]. Computers and Electrical Engineering, 2019（中科院2区）
13．一种SRAM辅助新型非易失性缓存的磨损均衡方法，计算机学报，2017
Ø 获人才工程及荣誉称号
南京审计大学润泽学者、江苏省科技副总项目。
Ø 联系方式
电子邮箱：ffshen@nau.edu.cn
个人主页：https://www.fanfanshen.cn/
技术博客：https://blog.csdn.net/fandroid