检索结果-内蒙古大学图书馆

北京交通大学学报 2020年第5期44卷 55-62页

作者：彭双和韩静北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对可执行程序中难以发现的内存脆弱性,提出了一种基于内存访问轨迹的程序脆弱性检测方法.应用有限状态机模型,将内存访问的轨迹看作各状态之间的转化,基于其中不合法的转化定义了几种内存脆弱性及约束条件:内存泄漏、未初始化读、双... 详细信息

针对可执行程序中难以发现的内存脆弱性,提出了一种基于内存访问轨迹的程序脆弱性检测方法.应用有限状态机模型,将内存访问的轨迹看作各状态之间的转化,基于其中不合法的转化定义了几种内存脆弱性及约束条件:内存泄漏、未初始化读、双重释放、释放后读写、死写以及重复频繁读.借助二进制插桩工具Intel-Pin获取可执行程序的内存访问轨迹,结合自定义的内存脆弱性约束,通过约束求解器混合求解,从而确定程序的内存脆弱性类别和位置.结果表明:本文方法可以检测出一些可执行程序中普遍存在的内存脆弱性以及低效代码,同时也能检测出近几年曝出的危害极大的内存漏洞及其变种.

关键词：网络空间安全内存脆弱性内存轨迹约束求解

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QL-OLSR:一种基于Q-Learning思想优化的移动自组织网络路由协议

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北京交通大学学报 2020年第2期44卷 66-73页

作者：熊轲金鑫刘强北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

现有的OLSR中能够完成对全网路由信息的交互,但是随着节点的移动速度增加,网络拓扑也在快速动态变化,从而导致了路由信息更新慢,网络性能下降,端到端时延大、包丢失率增加和节点吞吐量小等问题.针对上述问题,提出了一种基于Q-Learning... 详细信息

现有的OLSR中能够完成对全网路由信息的交互,但是随着节点的移动速度增加,网络拓扑也在快速动态变化,从而导致了路由信息更新慢,网络性能下降,端到端时延大、包丢失率增加和节点吞吐量小等问题.针对上述问题,提出了一种基于Q-Learning思想的移动自组网OLSR路由策略,该路由策略从节点移动性、链路速率和节点跳数三方面进行考虑.与传统方法相比,QLearning能够在线学习,适应MANET高度动态变化的拓扑结构,检测不同时间点的节点移动程度,使每个节点能相应的更新路由度量,从而提高路由协议的稳定性,提供可靠的路由路径.实验结果表明,改进的方法具有更低的端到端延迟、更小的包丢失率以及更高的吞吐量.

关键词： Q-Learning思想 OLSR 路由策略节点移动性路由路径

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战术通信网中EIGRP路由协议的应用研究

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计算机工程 2020年第11期46卷 214-222,230页

作者：韩婷婷刘强孙延涛郭首江北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

为了提升战场环境下的通信质量,根据战术通信网的异构网络特点,将EIGRP路由协议与战术通信网相结合,依据典型战术建制总结归纳战术通信网的体系结构并构建战术通信网层级结构中的节点逻辑模型,在此基础上,提出一种战术通信网中的EIGRP... 详细信息

为了提升战场环境下的通信质量,根据战术通信网的异构网络特点,将EIGRP路由协议与战术通信网相结合,依据典型战术建制总结归纳战术通信网的体系结构并构建战术通信网层级结构中的节点逻辑模型,在此基础上,提出一种战术通信网中的EIGRP路由协议参数配置基本原则。基于OPNET仿真工具进行实验对比,结果表明,相比OSPF路由协议,EIGRP路由协议在战术通信网中的网络恢复时间更短,路由峰值更低,且不同的参数配置可以产生符合不同需求的选路结果。

关键词： EIGRP路由协议战术通信网 OPNET仿真工具路径计算节点逻辑模型

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基于多视角学习和注意力的特征选择算法

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北京交通大学学报 2020年第5期44卷 70-76页

作者：庞华鑫韦世奎马俊才赵玉凤赵耀北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

从海量且包含噪声的数据中挑选出关键性的特征,即特征选择,一直是机器学习任务中的重要挑战.鉴于此,提出了基于多视角表征学习和注意力机制的特征选择方法.首先,该算法通过多实例生成器为每个样本生成实例包,同时采用特殊的填补方式来... 详细信息

从海量且包含噪声的数据中挑选出关键性的特征,即特征选择,一直是机器学习任务中的重要挑战.鉴于此,提出了基于多视角表征学习和注意力机制的特征选择方法.首先,该算法通过多实例生成器为每个样本生成实例包,同时采用特殊的填补方式来保证特征位置不变性.其次,多视角表征模块从多个视角挖掘特征的自身信息及交互信息,并利用注意力机制模块为这些表征计算贡献度权重,最后,分类网络利用权重化表征进行分类.实验结果表明:该模型可以为每个标签挑选出最具代表性的特征群,并在不同类型数据集上取得了性能提升.

关键词：信号与信息处理注意力机制多视角表征特征选择

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高校大学生心理危机干预工作中的三个着力点探究

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北京教育（德育） 2022年第9期 83-86页

作者：张驰张东明北京交通大学学生心理素质教育中心北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

随着社会的发展,激烈的社会竞争环境加剧了高校大学生心理问题的出现,这不仅对大学生的健康成长造成一定影响,而且给当下的校园和谐带来了不稳定因素。针对当前环境下大学生心理危机干预的内涵特点、面临的问题以及高校心理危机管理工... 详细信息

随着社会的发展,激烈的社会竞争环境加剧了高校大学生心理问题的出现,这不仅对大学生的健康成长造成一定影响,而且给当下的校园和谐带来了不稳定因素。针对当前环境下大学生心理危机干预的内涵特点、面临的问题以及高校心理危机管理工作现状进行分析,从“体系”“技术”“赋能”等三个方面提出了高校心理危机干预工作的重要思路,从而建立科学、有效的高校心理危机干预体系,解决当前大学生面临的心理问题困境。

关键词：心理危机大学生干预

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处理器片上缓存内及时局部性环境分析

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北京交通大学学报 2021年第5期45卷 116-123页

作者：胡九川范东睿程建聪严龙彭燕叶笑春李灵枝钟海斌北京交通大学计算机科学与技术学院北京100044 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室北京100190

为提高处理器内核访存效率、命中率和缩短访存延迟,将具有时间和空间关联关系的数据汇集在处理器片上缓存内,数据便具有了有利于处理器内核访存的及时局部性.本文分析了营造及时局部性环境的合理性和及时局部环境因数据迁移而产生的变... 详细信息

为提高处理器内核访存效率、命中率和缩短访存延迟,将具有时间和空间关联关系的数据汇集在处理器片上缓存内,数据便具有了有利于处理器内核访存的及时局部性.本文分析了营造及时局部性环境的合理性和及时局部环境因数据迁移而产生的变化规律,为进一步改造片上缓存结构和片上数据迁移提供新的启示.

关键词：片上数据迁移及时局部性缓存

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ValidFlow:基于标准化流的无监督图像缺陷检测

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数据采集与处理 2023年第6期38卷 1445-1457页

作者：张兰尧陈晓玲张达敏岑翼刚张琳娜黄彦森贵州大学机械工程学院贵阳550025 贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 贵州大学土木工程学院贵阳550025 贵州联建土木工程质量检测监控中心有限公司贵阳550016

基于标准化流的CS-Flow方法在缺陷检测领域取得了不错的效果,但其重复堆叠单一耦合块的方式增大了网络的复杂度。为此,本文提出了由特征平行流(Feature advection flow,FA flow)与特征混合流(Feature blending flow,FB flow)两种耦合块... 详细信息

基于标准化流的CS-Flow方法在缺陷检测领域取得了不错的效果,但其重复堆叠单一耦合块的方式增大了网络的复杂度。为此,本文提出了由特征平行流(Feature advection flow,FA flow)与特征混合流(Feature blending flow,FB flow)两种耦合块堆叠构成的网络ValidFlow,其中FA flow内部的子网络去掉了上下采样的捷径分支,并引入深度可分离卷积;FB flow内部的子网络在3个尺度上进行跨尺度融合。这样的设置使得ValidFlow在参数量减少的同时保证了信息的充分混合。在MVTec AD、MTD和DAGM数据集上与已有方法的对比结果显示,在MVTec AD数据集上,ValidFlow在15个类别中的平均AUROC为99.2%,在4个类别上的AUROC均为100%;在MTD数据集上获得了99.6%的AUROC;相比于CS-Flow,ValidFlow的参数量减少了207.61M,推理速度FPS提升了22;在DAGM数据集上,10个类别的平均AUROC为99.0%,性能上非常接近有监督的方法。

关键词：标准化流特征平行流特征混合流深度可分离卷积跨尺度

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基于频域数据增强及YOLOv7的动火作业检测模型

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计算机应用 2023年第S02期43卷 285-290页

作者：伊建峰黎思成吕珊安高云北京城市轨道交通咨询有限公司北京100068 城市轨道交通系统安全保障技术国家工程实验室北京100068 城市轨道交通全自动运行系统与安全监控北京市重点实验室北京100068 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

现有动火作业检测模型仅限于识别动火人员的人脸信息与动火审批流程是否合规,在复杂动火场景下的辅助检测识别精度不高。针对动火作业下动火要素的目标检测问题,提出一种基于频域数据增强及YOLOv7的动火作业检测模型,以YOLOv7模型作为... 详细信息

现有动火作业检测模型仅限于识别动火人员的人脸信息与动火审批流程是否合规,在复杂动火场景下的辅助检测识别精度不高。针对动火作业下动火要素的目标检测问题,提出一种基于频域数据增强及YOLOv7的动火作业检测模型,以YOLOv7模型作为骨干网络,通过频域数据增强以提高模型的整体泛化能力。首先,构建一个复杂场景下的动火作业目标检测数据集,以再现真实施工场地的环境;其次,提出一种基于傅里叶变换的数据增强方法,通过分析图像的频域信息,重建图像的振幅分量来生成新数据,从而提高模型的泛化能力。在动火作业目标检测数据集上的实验结果表明,所提模型的平均精度均值(mAP)可达85.9%,与传统的YOLOv7模型相比提高了2.87%,充分验证了所提动火作业检测模型在检测精度和鲁棒性方面均有明显提升,能为动火作业领域的安全管理和技术研究提供重要的支持和帮助。

关键词：目标检测 YOLOv7 数据增强傅里叶变换动火作业

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优化的马尔可夫链人工蜂群算法

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计算机科学与探索 2020年第6期14卷 985-995页

作者：郭佳马朝斌张绍博苗萌萌北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 国家保密科技测评中心北京100044

分析人工蜂群算法(ABC)及其改进算法的不足,通过验证人工蜂群算法解空间在时间维度上的马尔可夫性,提出将ABC算法分为两个阶段的improved Markov ABC(IMABC)算法。第一阶段运行ABC算法得出初始解空间,第二阶段利用马尔可夫链对第一阶段... 详细信息

分析人工蜂群算法(ABC)及其改进算法的不足,通过验证人工蜂群算法解空间在时间维度上的马尔可夫性,提出将ABC算法分为两个阶段的improved Markov ABC(IMABC)算法。第一阶段运行ABC算法得出初始解空间,第二阶段利用马尔可夫链对第一阶段产生的解空间进行重构,并进一步预测新解。IMABC算法减少了人工蜂群算法的随机性,同时避免了因依赖某一最优值导致的算法早熟。给出了IMABC算法的伪代码,并对其收敛复杂度和寻优能力进行了分析。将IMABC算法、GABC算法和ABC算法在9个典型测试函数上运行,分别比较算法的收敛精度、收敛效率和运行时间,得出IMABC算法优于GABC算法和ABC算法的结论,并通过比较验证了分割参数和解空间维度对函数寻优过程的影响。

关键词：马尔可夫链人工蜂群算法(ABC) improved Markov ABC(IMABC)算法

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基于解析器树的日志压缩优化方法

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信息网络安全 2022年第4期22卷 30-39页

作者：刘吉强何嘉豪张建成黄学臻北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 山东省计算中心济南250014 山东正中信息技术股份有限公司济南250014 公安部第一研究所北京100048

信息系统日志数据对安全分析非常重要,随着日志规模与日俱增,高效地进行日志数据存储和审计成为信息系统安全的关键问题之一。日志数据压缩能够减少对日志数据存储的巨大开销,已经成为日志数据领域的研究热点之一。传统的压缩工具、算... 详细信息

信息系统日志数据对安全分析非常重要,随着日志规模与日俱增,高效地进行日志数据存储和审计成为信息系统安全的关键问题之一。日志数据压缩能够减少对日志数据存储的巨大开销,已经成为日志数据领域的研究热点之一。传统的压缩工具、算法在小规模文本的处理上效果较好,但对于信息系统产生的大规模日志数据并不适用。现有日志压缩算法通过提取日志结构的方式实现数据压缩,但对日志数据中数值变量部分的压缩率和压缩速度的提升不明显。文章提出一种基于解析器树的日志压缩优化方法(TOLC),通过解析器构造解析器树,提取相应的日志模板并进行模板压缩,进而对数值变量部分进行编码压缩。文章通过5个不同类型的大型日志数据集对TOLC进行评估,并与其他方法进行比较。实验结果表明,TOLC在所有数据集上都实现了最高的压缩率,且在大型日志数据集中也表现出了很好的压缩速度,整体上表现最优。

关键词：解析器树日志压缩模板提取数值编码压缩率

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