检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年第2期36卷 488-510页

作者：刘璐高浩城陈伟吴国全魏峻中国科学院软件研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院大学南京学院江苏南京211135

FaaS(function-as-a-service,函数即服务)工作流由多个函数服务编排而成,通过对多个函数的协调控制来实现复杂的业务应用.当前FaaS工作流系统主要基于集中式的数据存储实现函数间的数据传递,导致FaaS函数间的数据传输开销大,显著影响应... 详细信息

FaaS(function-as-a-service,函数即服务)工作流由多个函数服务编排而成,通过对多个函数的协调控制来实现复杂的业务应用.当前FaaS工作流系统主要基于集中式的数据存储实现函数间的数据传递,导致FaaS函数间的数据传输开销大,显著影响应用性能.在高并发情况下,频繁的数据传输还会产生严重的网络带宽资源争用,导致应用性能下降.针对上述问题,基于函数服务间的细粒度数据依赖分析,提出一种基于关键路径的函数部署优化方法,设计了依赖敏感的数据存取与管理机制,有效减少函数间数据传输,从而降低FaaS工作流应用执行的数据传输时延和端到端时延.设计实现了FaaS工作流系统FineFlow,并基于5个真实FaaS工作流应用开展实验评估.实验结果表明,相比于基于集中式数据存储函数交互机制的FaaS工作流平台,FineFlow能够有效降低FaaS工作流应用的数据传输时延:最高降低74.6%,平均降低63.8%;平均降低应用端到端执行时延19.6%.特别地,对于具有明显细粒度数据依赖的FaaS工作流应用,相比于现有的基于数据本地性的优化方法,FineFlow能够使数据传输时延和端到端时延进一步分别降低28.4%和13.8%.此外,FineFlow通过减少跨节点的数据传输,能够有效缓解网络带宽波动对FaaS工作流执行性能的影响,提升应用性能受网络带宽影响的鲁棒性.

关键词： FaaS工作流函数即服务服务器无感知计算数据本地性有向无环图关键路径部署优化

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一种基于模乘相等检测的标量乘碰撞攻击方法

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电子学报 2024年第11期52卷 3865-3876页

作者：韩绪仓曹伟琼陈华李昊远中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

碰撞攻击是针对椭圆曲线密码的主要分析技术之一,其关键取决于对点加、倍点碰撞检测的正确率.由于随机操作数和分支语句的影响,对点加、倍点的碰撞检测几近于随机猜测,因而如何对点加、倍点进行碰撞检测成为亟需解决的问题.本文以Weiers... 详细信息

碰撞攻击是针对椭圆曲线密码的主要分析技术之一,其关键取决于对点加、倍点碰撞检测的正确率.由于随机操作数和分支语句的影响,对点加、倍点的碰撞检测几近于随机猜测,因而如何对点加、倍点进行碰撞检测成为亟需解决的问题.本文以Weierstrass曲线中基于雅可比坐标的点加、倍点为分析对象,提出了基于模乘相等的标量乘碰撞攻击方法.首先,结合点加和倍点的运算流程,从中识别出了有助于碰撞检测的模乘,并在模乘间构造了新的碰撞关系,将攻击转化为模乘碰撞检测.其次,本文发现在雅可比坐标中存在由坐标Z完全决定的模乘,基于此首次提出了模乘相等检测,将攻击转化为判断模乘两个操作数是否相同,从而避免了随机操作数的影响.最后,本文对一款硬件实现芯片进行碰撞检测实验,通过对曲线基于主成分分析进行压缩处理,将点加和倍点碰撞检测的准确率提高到了99%.本文提出的碰撞检测方法对采用了随机掩码和分支平衡的标量乘实现仍有效.

关键词：标量乘雅可比坐标模乘碰撞检测模乘相等检测

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谛听:面向鲁棒分布外样本检测的半监督对抗训练方法

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软件学报 2024年第6期35卷 2936-2950页

作者：周志阳窦文生李硕亢良伊王帅刘杰叶丹中国科学院软件研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院大学南京学院江苏南京211135

检测训练集分布之外的分布外(out-of-distribution,OOD)样本对于深度神经网络(deep neural network,DNN)分类器在开放环境的部署至关重要.检测OOD样本可以视为一种二分类问题,即把输入样本分类为“分布内(in-distribution,ID)”类或“... 详细信息

检测训练集分布之外的分布外(out-of-distribution,OOD)样本对于深度神经网络(deep neural network,DNN)分类器在开放环境的部署至关重要.检测OOD样本可以视为一种二分类问题,即把输入样本分类为“分布内(in-distribution,ID)”类或“分布外”类.进一步地,检测器自身还可能遭受到恶意的对抗攻击而被再次绕过.这些带有恶意扰动的OOD样本称为对抗OOD样本.构建鲁棒的OOD检测器以检测对抗OOD样本是一项更具挑战性的任务.为习得可分离且对恶意扰动鲁棒的表示,现有方法往往利用辅助的干净OOD样本邻域内的对抗OOD样本来训练DNN.然而,由于辅助的OOD训练集与原ID训练集的分布差异,训练对抗OOD样本无法足够有效地使分布内决策边界对对抗扰动真正鲁棒.从ID样本的邻域内生成的对抗ID样本拥有与原ID样本近乎一样的语义信息,是一种离分布内区域更近的OOD样本,对提升分布内边界对对抗扰动的鲁棒性很有效.基于此,提出一种半监督的对抗训练方法——谛听,来构建鲁棒的OOD检测器,用以同时检测干净OOD样本和对抗OOD样本.谛听将对抗ID样本视为一种辅助的“近OOD”样本,并将其与其他辅助的干净OOD样本和对抗OOD样本联合训练DNN,以提升OOD检测的鲁棒性.实验结果表明,谛听在检测由强攻击生成的对抗OOD样本上具有显著的优势,同时在原分类主任务及检测干净OOD样本上保持先进的性能.

关键词：分布外样本检测对抗鲁棒性对抗训练

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基于多任务注意力网络的非接触式睡眠监测

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计算机研究与发展 2024年第11期61卷 3739-3753页

作者：李思恒金蓓弘张扶桑王志马俊麒苏畅任晓勇刘海琴中国科学院软件研究所软件工程技术中心北京100190 基础软件与系统重点实验室(中国科学院)、计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100049 西安交通大学第二附属医院西安710000

睡眠几乎占据了一个人每天三分之一的时间,它与人体的健康状况紧密相关.由于睡眠过程中各睡眠阶段的持续时间和转换情况直接影响人的睡眠质量,因此识别睡眠阶段是睡眠监测最基本和最重要的任务.然而,睡眠中出现的睡眠障碍会导致睡眠结... 详细信息

睡眠几乎占据了一个人每天三分之一的时间,它与人体的健康状况紧密相关.由于睡眠过程中各睡眠阶段的持续时间和转换情况直接影响人的睡眠质量,因此识别睡眠阶段是睡眠监测最基本和最重要的任务.然而,睡眠中出现的睡眠障碍会导致睡眠结构变得复杂,这增加了睡眠阶段分类的难度.已有的非接触式睡眠阶段分类工作大多对睡眠结构的复杂性认识不足,忽视了睡眠阶段和睡眠障碍之间的联系.因此,这些工作难以在睡眠障碍患者上取得较好的性能.提出一种非接触式睡眠监测系统,利用超宽带(ultra-wideband,UWB)信号来识别人体睡眠阶段的变化情况.该系统包含了一个序列预测模型,使用一个基于注意力机制的序列编码器挖掘不同睡眠阶段之间的时序转换关系,并通过一个对比学习模块提高编码器的泛化性.值得一提的是,该序列预测模型采用了一个基于多任务学习的两阶段训练框架,并在模型的微调阶段通过多专家学习模块将睡眠障碍信息融入模型中,从而降低了睡眠障碍对睡眠阶段预测造成的干扰.在110名受试者(包括健康个体和不同程度睡眠障碍患者)中进行实验评估,实验结果表明所提出的模型的性能优于基线方法.

关键词：非接触式感知超宽带深度神经网络多任务学习睡眠分期睡眠障碍

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基于TLA+形式化规约的Raft协议测试

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软件学报 2024年第12期35卷 5363-5381页

作者：王栋窦文生高钰吴陈傲魏峻黄涛计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100049

Raft是最为流行的分布式共识协议之一.自2014年被提出以来,Raft协议及其变体在各种分布式系统中被广泛应用.为了证明Raft协议的正确性,开发者使用TLA+形式化规约对协议设计进行了建模和验证.但由于抽象的形式化规约与实际的系统实现源... 详细信息

Raft是最为流行的分布式共识协议之一.自2014年被提出以来,Raft协议及其变体在各种分布式系统中被广泛应用.为了证明Raft协议的正确性,开发者使用TLA+形式化规约对协议设计进行了建模和验证.但由于抽象的形式化规约与实际的系统实现源码间存在鸿沟,基于Raft实现的分布式系统中仍然会违背协议设计并引入复杂的缺陷.设计基于TLA+形式化规约的测试方法来检测Raft协议实现中的缺陷.具体而言,将形式化规约匹配到相应的系统实现,并用形式化规约所定义的状态空间来指导系统实现的测试过程.为评估所提方法的可行性和有效性,针对两个不同的Raft实现进行系统化测试,并发现3个未知缺陷.

关键词： Raft 分布式系统软件测试模型检查

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一种语义感知的细粒度App评论缺陷挖掘方法

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软件学报 2023年第4期34卷 1613-1629页

作者：王亚文王俊杰石琳王青中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190

手机用户提交的App评论为开发者提供了一个了解用户满意度的沟通渠道.许多用户通常使用“senda video”和“crash”等关键短语来描述有缺陷的功能(即用户操作)和App的异常行为(即异常行为),而这些短语可能会与其他琐碎信息(如用户的抱怨... 详细信息

手机用户提交的App评论为开发者提供了一个了解用户满意度的沟通渠道.许多用户通常使用“senda video”和“crash”等关键短语来描述有缺陷的功能(即用户操作)和App的异常行为(即异常行为),而这些短语可能会与其他琐碎信息(如用户的抱怨)一起交杂在评论文本中.掌握这些细粒度信息可以帮助开发者理解来自用户的功能需求或缺陷报告,进而有利于提升App的质量.现有的基于模式的目标短语提取方法只能对评论的高层主题/方面进行总结,并且由于对评论的语义理解不足,短语提取的性能较差.提出了一种语义感知的细粒度App评论缺陷挖掘方法(Arab),来提取用户操作和异常行为,并挖掘两者之间的关联关系.设计了一种新颖的用于提取细粒度目标短语的神经网络模型,该模型将文本描述和评论属性相结合,能更好地建模评论的语义.Arab还根据语义关系对提取的短语进行聚类,并将用户操作和异常行为之间的关联关系进行了可视化.使用6个App的3426条评论进行评估实验,实验结果证实了Arab在短语提取方面的有效性.进一步使用Arab对15个热门App的301 415条评论进行了案例研究,以探索其潜在的应用,并验证其在大规模数据上的实用性.

关键词： App评论信息提取深度学习

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基于局部路径图的自动化漏洞成因分析方法

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软件学报 2024年第10期35卷 4555-4572页

作者：余媛萍苏璞睿贾相堃黄桦烽中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

快速的漏洞成因分析是漏洞修复中的关键一环,也一直是学术界和工业界关注的热点.现有基于大量测试样本执行记录进行统计特征分析的漏洞成因分析方法,存在随机性噪声、重要逻辑关联指令缺失等问题,其中根据测试集测量,现有统计方法中的... 详细信息

快速的漏洞成因分析是漏洞修复中的关键一环,也一直是学术界和工业界关注的热点.现有基于大量测试样本执行记录进行统计特征分析的漏洞成因分析方法,存在随机性噪声、重要逻辑关联指令缺失等问题,其中根据测试集测量,现有统计方法中的随机性噪声占比达到了61%以上.针对上述问题,提出一种基于局部路径图的漏洞成因分析方法,其从执行路径中,提取函数间调用图和函数内控制流转移图等漏洞关联信息.并以此为基础筛除漏洞成因无关指令(即噪声指令),构建成因点逻辑关系并补充缺失的重要指令,实现一个面向二进制软件的自动化漏洞成因分析系统LGBRoot.系统在20个公开的CVE内存破坏漏洞数据集上进行验证.单个样本成因分析平均耗时12.4 s,实验数据表明,系统可以自动剔除56.2%噪声指令和补充并联结20个可视化漏洞成因相关点指令间的逻辑结构,加快分析人员的漏洞分析速度.

关键词：漏洞分析成因分析函数间调用图函数内控制流转移图统计分析

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光滑粒子流体动力学流体仿真技术综述

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软件学报 2024年第1期35卷 481-512页

作者：刘树森何小伟王文成吴恩华计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院软件研究所人机交互技术与智能信息处理实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 澳门大学中国澳门999078

光滑粒子流体动力学(smoothed particle hydrodynamics,SPH)是实现流体仿真的主要技术之一.随着生产实践中流体仿真应用需求的增加,近些年涌现了许多相关研究成果,改善了流体不可压缩性、粘性、表面张力等物理特性模拟的视觉真实性、效... 详细信息

光滑粒子流体动力学(smoothed particle hydrodynamics,SPH)是实现流体仿真的主要技术之一.随着生产实践中流体仿真应用需求的增加,近些年涌现了许多相关研究成果,改善了流体不可压缩性、粘性、表面张力等物理特性模拟的视觉真实性、效率与稳定性.同时,一些工作探讨了复杂场景的高质量模拟,以及多场景、多材料的统一仿真框架,增强了SPH流体仿真技术的应用效能.从以上几个方面对SPH流体仿真技术进行归纳、总结和讨论,并对其未来发展进行了展望.

关键词：计算机图形学计算物理光滑粒子流体动力学

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基于虚拟纤维的各向异性超弹性材料本构模型设计

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第4期36卷 533-542页

作者：卢子璇何浩吴笛刘学慧中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100190 中国科学院软件研究所人机交互技术与智能信息处理实验室北京100190 中国科学院力学研究所微重力重点实验室北京100190

为了拓展图形学弹性体模拟中的各向异性超弹性虚拟材料种类,建立了基于虚拟纤维的本构模型.首先从能量可加性出发,将超弹性体应变能量密度函数分解为轴向、剪切、体积分量的纤维加和形式,然后建立单根纤维的轴向应变、剪切应变、体积应... 详细信息

为了拓展图形学弹性体模拟中的各向异性超弹性虚拟材料种类,建立了基于虚拟纤维的本构模型.首先从能量可加性出发,将超弹性体应变能量密度函数分解为轴向、剪切、体积分量的纤维加和形式,然后建立单根纤维的轴向应变、剪切应变、体积应变的应变度量,最后推导出各分量的应力表示.仿真实验使用基于四面体的非线性有限元法(finite element method,FEM),半隐式时间积分进行解算,并采用CPU串行算法,测试了不同场景下非线性能量函数以及纤维权重组合对虚拟纤维材料刚度、泊松效应、轴向特性的影响.结果表明,虚拟纤维本构模型具有大变形稳定性,材料参数设置可良好地展现上述物理特性,相比现有的横观各向同性模型具有更丰富的可调节能力.

关键词：各向异性材料有限元物理动画虚拟纤维

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基于Transformer解码的端到端场景文本检测与识别算法

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通信学报 2023年第5期44卷 64-78页

作者：郑金志汲如意张立波赵琛中国科学院软件研究所智能软件研究中心北京100190 中国科学院大学北京100190 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室北京100190

针对任意形状的场景文本检测与识别,提出一种新的端到端场景文本检测与识别算法。首先,引入了文本感知模块基于分割思想的检测分支从卷积网络提取的视觉特征中完成场景文本的检测;然后,由基于Transformer视觉模块和Transformer语言模块... 详细信息

针对任意形状的场景文本检测与识别,提出一种新的端到端场景文本检测与识别算法。首先,引入了文本感知模块基于分割思想的检测分支从卷积网络提取的视觉特征中完成场景文本的检测;然后,由基于Transformer视觉模块和Transformer语言模块组成的识别分支对检测结果进行文本特征的编码;最后,由识别分支中的融合门融合编码的文本特征,输出场景文本。在Total-Text、ICDAR2013和ICDAR2015基准数据集上进行的实验结果表明,所提算法在召回率、准确率和F值上均表现出了优秀的性能,且时间效率具有一定的优势。

关键词：文本检测文本识别端到端 Transformer

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