检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年第2期36卷 511-536页

作者：王丽敏吴敬征武延军芮志清罗天悦屈晟杨牧天中国科学院软件研究所智能软件研究中心北京100190 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

开源软件的繁荣推动了软件领域的蓬勃发展,也促使以开源软件为基础的供应链开发模式的形成.开源软件供应链本质上是个复杂的供应链拓扑网络,由开源生态的关键元素及其关联关系构成,其产品全球化等优势有助于提高软件行业的开发效率.然而... 详细信息

开源软件的繁荣推动了软件领域的蓬勃发展,也促使以开源软件为基础的供应链开发模式的形成.开源软件供应链本质上是个复杂的供应链拓扑网络,由开源生态的关键元素及其关联关系构成,其产品全球化等优势有助于提高软件行业的开发效率.然而,开源软件供应链也存在依赖关系复杂、传播范围广泛、攻击面暴露扩大等特点,带来了新的安全风险.现有的以安全漏洞、威胁情报为基础的安全管理虽然可以实现安全预警、预先防御,但是由于漏洞威胁信息获取不及时、缺少攻击技术和缓解措施等信息,严重影响了漏洞处理效率.针对上述问题,设计并实现一种针对开源软件供应链的漏洞威胁智能感知方法,包括两部分:1)构建CTI(网络威胁情报)知识图谱,在其构建的过程中使用到相关技术,可以实现安全情报的实时分析与处理,尤其提出SecERNIE模型以及软件包命名矩阵,分别缓解漏洞威胁关联挖掘的问题和开源软件别名的问题.2)漏洞风险信息推送,以软件包命名矩阵为基础,构建软件包过滤规则,实现开源系统漏洞实时过滤与推送.通过实验验证所提方法的有效性和可用性.实验结果显示,相较于NVD等传统漏洞平台,本方法平均感知时间最高提前90.03天;在操作系统软件覆盖率上提升74.37%,并利用SecERNIE模型实现63492个CVE漏洞与攻击技术实体之间的关联关系映射.特别地,针对openEuler操作系统,可追踪的系统软件覆盖率达到92.76%,并累计感知6239个安全漏洞;同时,还发现openEuler中891条漏洞与攻击的关联关系,进而获取到相应的解决方案,为漏洞处理提供了参考依据.在真实攻击环境验证2种典型的攻击场景,证明所提方法在漏洞威胁感知方面的良好的效果.

关键词：开源软件供应链漏洞威胁感知特征表示知识图谱风险推送

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服务器无感知计算系统性能优化技术研究综述

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软件学报 2025年第1期36卷 47-78页

作者：杨光刘杰曲慕子王帅叶丹钟华中国科学院大学北京100049 中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心北京100190 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

服务器无感知计算是新兴的云计算模式,它基于“函数即服务(FaaS)”的范式,以函数为部署和调度的基本单位,为用户提供大规模并行和自动伸缩的函数执行服务,且无需用户管理底层资源.对于用户,服务器无感知计算能够帮助他们摆脱集群底层基... 详细信息

服务器无感知计算是新兴的云计算模式,它基于“函数即服务(FaaS)”的范式,以函数为部署和调度的基本单位,为用户提供大规模并行和自动伸缩的函数执行服务,且无需用户管理底层资源.对于用户,服务器无感知计算能够帮助他们摆脱集群底层基础设施管理的负担,专注于业务层的开发和创新;对于服务提供商,服务器无感知计算将应用分解为细粒度的函数,极大地提高了调度效率和资源利用率.显著的优势让服务器无感知计算迅速吸引了业界的注意,然而,服务器无感知计算与传统云计算迥然不同的计算模式以及对任务各方面的严格限制给应用的迁移带来了诸多障碍,各种越来越复杂的任务也对服务器无感知计算的性能提出了越来越高的要求,服务器无感知计算的性能优化成为一个重要的研究课题.从4个方面对服务器无感知计算系统性能优化技术的相关研究工作进行梳理和综述,并介绍现有的系统实现.(1)介绍面向典型任务的优化技术,包括任务适配和针对特定任务的系统优化;(2)综述沙箱环境的优化工作,包括沙箱方案和冷启动优化技术,它们是决定函数运行速度的核心;(3)概括I/O和通信技术的优化,它们是服务器无感知计算应用程序的主要性能瓶颈;(4)简述相关的资源调度技术,包括面向平台和面向用户的调度策略,它们决定着系统的资源利用率和任务的执行效率.最后,总结当前服务器无感知计算性能优化技术所面临的问题和挑战,并展望未来可能的发展方向.

关键词：服务器无感知计算函数即服务云函数云计算性能优化

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FineFlow:FaaS工作流部署优化与执行系统

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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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GT-4S:基于图Transformer的场景草图语义分割

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软件学报 2025年第3期36卷 1375-1389页

作者：张拯明郭燕马翠霞邓小明王宏安人机交互北京市重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

场景草图由多个前、背景物体组成,能够直观、概括地表达复杂的语义信息,在现实生活中有着广泛的实际应用,逐渐成为计算机视觉和人机交互领域的研究热点之一.作为场景草图语义理解的基础任务,场景草图语义分割的相关研究相对较少,现有的... 详细信息

场景草图由多个前、背景物体组成,能够直观、概括地表达复杂的语义信息,在现实生活中有着广泛的实际应用,逐渐成为计算机视觉和人机交互领域的研究热点之一.作为场景草图语义理解的基础任务,场景草图语义分割的相关研究相对较少,现有的方法多是对自然图像语义分割的方法进行改进,不能克服草图自身的稀疏性和抽象性等特点.针对以上问题,直接从草图笔画入手,提出一种图Transformer模型结合草图笔画的时空信息来解决自由手绘场景草图语义分割任务.首先将矢量场景草图构建成图结构,笔画表示为图的节点,笔画在时序和空间上的关联表示为图的边.然后通过边增强的Transformer模块捕获笔画的时空全局上下文信息.最后将编码后的时空特征进行多分类优化学习.在SFSD场景草图数据集上的实验结果表明,所提方法可以利用笔画时空信息对场景草图进行有效的语义分割,实现优秀的性能.

关键词：场景草图语义分割图 Transformer

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HchMER:混合人机智能的手写数学表达式识别方法

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软件学报 2025年第2期36卷 915-938页

作者：康文惠黄进仝青山付强田丰戴国忠人机交互北京市重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

随着人工智能和端到端识别方法在手写数学表达式识别上的应用,数学表达式识别准确率有了明显的提高.然而,与公开数据集上的测试不同,实际应用中人的参与为识别算法引入了更多的不确定因素,如个性化的笔画信息、包含歧义的手写字符,以及... 详细信息

随着人工智能和端到端识别方法在手写数学表达式识别上的应用,数学表达式识别准确率有了明显的提高.然而,与公开数据集上的测试不同,实际应用中人的参与为识别算法引入了更多的不确定因素,如个性化的笔画信息、包含歧义的手写字符,以及不确定的公式结构等,影响了识别算法的性能.为此,提出了一种混合人机智能的手写数学表达式识别方法HchMER.该方法借助手写数学公式识别算法、知识库和用户反馈,增强机器对用户输入的数学表达式的理解,从而提升手写数学表达式的编辑速度和准确率.为了验证HchMER的有效性,将其分别与MyScript Math Recognition(MyScript)算法,以及一个成熟的商用产品“Microsoft Ink Equation”(InkEquation)进行了比较.实验结果表明,HchMER在准确率上较MyScript和InkEquation分别提高了23.2%和26.51%.在平均完成时间上,HchMER比MyScript增加了44.46%(9.6 s),但是比InkEquation降低了11.48%(4.05 s).同时,被试在问卷调查和半结构化访谈中对HchMER给予了肯定.

关键词：人机混合智能草图理解在线手写数学表达式识别用户界面

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面向SW26010P的异形矩阵乘法众核并行优化技术研究

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计算机工程与应用 2025年第6期61卷 150-163页

作者：胡怡陈道琨杨超北京大学数学科学学院北京100871 北京大学长沙计算与数字经济研究院先进计算研究中心长沙410205 中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京100190

矩阵乘法广泛应用于科学与工程计算领域,是基础线性代数库中的关键优化对象。随着人工神经网络、计算流体力学等领域的快速发展,异形(irregular-shaped)矩阵乘法正在迅速引起关注。研究集中在针对国产新一代神威超级计算机采用的SW26010... 详细信息

矩阵乘法广泛应用于科学与工程计算领域,是基础线性代数库中的关键优化对象。随着人工神经网络、计算流体力学等领域的快速发展,异形(irregular-shaped)矩阵乘法正在迅速引起关注。研究集中在针对国产新一代神威超级计算机采用的SW26010P众核处理器,探讨异形矩阵乘法的众核并行优化技术。具体而言,结合SW26010P的硬件特性和异形矩阵的数据布局,设计了多样化任务划分映射的并行算法,提高直接内存访问(direct memory access,DMA)访存带宽利用率。结合SW26010P的硬件流水线和向量化访存/计算指令,抽象运算中涉及的计算类型进行底层汇编优化,提高了计算效率。提出了远程内存访问(remote memory access,RMA)点对点机制下的数据共享策略,降低数据访存和传输开销,并提出了嵌套双缓冲技术进一步提高异形矩阵乘法的性能。此外,针对不同种类异形矩阵乘法行实现时面临的分块参数适配问题,基于SW26010P众核处理器进行实验分析研究,确定了各函数并行化时的最优分块参数。实验结果显著,所优化的异形矩阵乘法的性能最高可达roofline模型预测性能上限的93%,相较于常规大规模矩阵乘法算法平均获得了5.43倍的性能加速,最高可获得51.5倍的性能加速。

关键词：异形矩阵乘法 SW26010P众核处理器多样化任务划分映射 RMA点对点机制嵌套双缓冲技术

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关于构建我国人工智能开源创新生态体系的建议

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中国科学院院刊 2025年第3期40卷 453-458页

作者：隆云滔刘海波许哲平包云岗武延军中国科学院科技战略咨询研究院中国科学院大学公共政策与管理学院中国科学院文献情报中心学术期刊新型出版与知识服务重点实验室中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系中国科学院计算技术研究所中国科学院软件研究所

随着以DeepSeek为代表的开源大语言模型发布和深入应用，开源创新在全球人工智能（AI）技术的快速发展中发挥了越来越重要的作用。通过技术创新降低成本、提升性能和应用示范，DeepSeek开辟了一条颠覆性的创新路径，提高了我国AI的研究... 详细信息

随着以DeepSeek为代表的开源大语言模型发布和深入应用，开源创新在全球人工智能（AI）技术的快速发展中发挥了越来越重要的作用。通过技术创新降低成本、提升性能和应用示范，DeepSeek开辟了一条颠覆性的创新路径，提高了我国AI的研究应用水平和国际影响力。为了进一步推动我国AI开源创新生态体系的建设，促进AI技术的持续创新和迭代，文章分析当前我国AI开源创新生态中存在的突出问题及相关政策的不足，并从顶层设计、基础设施建设、多元参与主体培育、开源创新运行机制完善等4个维度提出加快构建我国AI开源创新生态体系的建议。

关键词：人工智能开源创新基础设施生态体系建设

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基于大语言模型的事件常识知识图谱扩展方法

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软件学报 2025年

作者：黄俏娟曹存根王亚王石中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室中国科学院大学南阳师范学院人工智能与软件工程学院

常识知识通常不在自然语言中明确表述,而是隐含在人类的认知中,为机器提供常识知识一直是人工智能领域的长期目标之一.前期,课题组成员手工构建了一个高精度的以事件为中心的中文种子常识知识图谱(ECKG),包含了26 606个常识事件三元组,... 详细信息

常识知识通常不在自然语言中明确表述,而是隐含在人类的认知中,为机器提供常识知识一直是人工智能领域的长期目标之一.前期,课题组成员手工构建了一个高精度的以事件为中心的中文种子常识知识图谱(ECKG),包含了26 606个常识事件三元组,覆盖了因果、时序、条件等多种常见的事件关系.尽管种子ECKG具有一定的价值,但规模较小,在实际应用中发挥的作用有限,且大规模的事件常识知识图谱在现有研究中较为稀缺.为了应对这些挑战,采用GPT系列的大语言模型来扩展种子ECKG中的因果、时序、条件和子事件这4种事件关系.扩展方法包括3个主要的步骤:首先,将种子ECKG中的事件结合4种关系定义设计了特定的事件知识提示(ek-prompt),并使用GPT-4-Turbo模型生成相应的事件三元组.其次,将种子ECKG的三元组与通过ek-prompt获取的正确三元组组合,以构建特定的数据集,并将GPT-3.5-Turbo模型在数据集上进行微调,以生成更多具体的事件三元组和验证新三元组准确性.最后,通过分析种子ECKG事件的相似性,并引入事件共享机制,将相同关系下的相似事件关联的事件互相共享,以保持相似事件的三元组一致性.经过实验评估,新获取的三元组具有高质量,尤其是时序关系的三元组准确率最高,达到了98.2%.所提扩展方法最终为种子ECKG增补了2 433 012个常识事件三元组,显著扩大了ECKG的规模,可以为人工智能领域的许多应用提供了更为丰富的常识知识资源.

关键词：事件常识知识图谱大语言模型微调技术事件三元组事件共享机制

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基于eBPF的容器运行时可信监控方案

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信息网络安全 2025年第2期 306-326页

作者：黄轲李璇周庆飞尚科彤秦宇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 中国长城科技集团股份有限公司深圳518028

随着云服务技术的发展,越来越多的应用以容器形式迁移到云端,容器的安全监控成为研究热点。虽然容器具有轻量级、部署快速、移植便捷的优点,但其较弱的隔离性却带来了诸多安全问题,如容器逃逸攻击、容器镜像投毒、内核漏洞利用等。针对... 详细信息

随着云服务技术的发展,越来越多的应用以容器形式迁移到云端,容器的安全监控成为研究热点。虽然容器具有轻量级、部署快速、移植便捷的优点,但其较弱的隔离性却带来了诸多安全问题,如容器逃逸攻击、容器镜像投毒、内核漏洞利用等。针对这些威胁,文章采用eBPF系统监控技术,结合BMC信任根、镜像静态分析、通用策略引擎及运行时证明,提出了一种容器运行时安全监控方案。该方案利用eBPF实现的监控程序,能够识别并监控容器的进程、权能、文件、网络等行为事件。同时,该方案设计了细粒度的容器安全策略,并依据容器镜像静态分析所得的系统调用白名单,检测容器异常行为,多维度保障容器安全。此外,该方案还设计并实现了基于BMC信任根的运行时证明协议,利用BMC中集成的可信计算模块作为信任根,通过可信计算模块的证明确保eBPF监控事件报警日志的完整性和真实性。实验表明,监控服务器能够长期监控各类容器的运行状态,并针对安全异常事件及时采取应对措施。

关键词：容器安全 eBPF 运行时监控 BMC信任根远程证明

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大样本条件下随机性检测的误差分析及参数建议

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计算机科学 2025年第5期52卷 322-329页

作者：孙月玥范丽敏北京理工大学数学与统计学院北京100081 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

在信息安全领域,随机性检测在确保密码系统的安全性中起着至关重要的作用。这些测试的稳定性和可靠性直接影响密码系统的整体安全性。检测过程中的误差问题一直是学术界和工业界关注的焦点,特别是在处理大规模样本时,误差的累积更容易... 详细信息

在信息安全领域,随机性检测在确保密码系统的安全性中起着至关重要的作用。这些测试的稳定性和可靠性直接影响密码系统的整体安全性。检测过程中的误差问题一直是学术界和工业界关注的焦点,特别是在处理大规模样本时,误差的累积更容易导致随机性检测的可靠性降低。因此,研究如何提高随机性检测的准确性和可靠性具有重要意义。GM/T 0005-2021标准中包含了9个具有可变参数的检测项目。针对大样本二元数据的随机性检测问题,根据其特点进行分类,并进行误差量化分析。当待检二元序列比特长度为1×10^(8)时,GM/T 0005-2021标准中的检测参数建议基本合理。对于Maurer通用统计检测,子序列长度取6时p值误差上界为0.0014928,相较于GM/T 0005-2021中建议的参数表现出更高的准确性。对于线性复杂度检测,更小的子序列长度同样会导致更小的误差。随着样本长度的增加,扩展研究了1×10^(9)时的参数选择,分析了不同样本长度和参数下的误差,并给出了样本长度为1×10^(9)时的检测参数建议。

关键词：随机性检测大样本误差分析检测参数 GM/T 0005-2021

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