检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2018年第5期29卷 1179-1198页

作者：邵思豪高庆马森段富尧马骁张世琨胡津华高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871 软件工程国家工程研究中心(北京大学) 北京100871 北京大学信息科学技术学院北京100871 天津市职业病防治院(天津市工人医院)信息科天津300011

首先介绍了缓冲区溢出漏洞危害的严重性和广泛性,然后,从如何利用缓冲区溢出漏洞的角度,依次介绍了缓冲区溢出漏洞的定义、操作系统内存组织方式以及缓冲区溢出攻击方式.将缓冲区溢出分析技术分为3类:自动检测、自动修复以及运行时防护... 详细信息

首先介绍了缓冲区溢出漏洞危害的严重性和广泛性,然后,从如何利用缓冲区溢出漏洞的角度,依次介绍了缓冲区溢出漏洞的定义、操作系统内存组织方式以及缓冲区溢出攻击方式.将缓冲区溢出分析技术分为3类:自动检测、自动修复以及运行时防护,并对每一类技术进行了介绍、分析和讨论.最后,对相关工作进行了总结,并讨论了缓冲区溢出分析领域未来可能的3个研究方向:(1)对二进制代码进行分析;(2)结合机器学习算法进行分析;(3)综合利用多种技术进行分析.

关键词：缓冲区溢出漏洞攻击分析误报率漏报率

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在线招聘场景下的简历活跃度预测

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计算机科学与探索 2018年第5期12卷 730-740页

作者：史舒扬张智鹏郭龙邵蓥侠崔斌北京大学信息科学技术学院高可信软件技术教育部重点实验室北京100871 北京大学深圳研究生院广东深圳518055

在信息时代,在线招聘平台承担了大量的招聘任务,平台向求职者推荐合适的职位,并向招聘者推荐合适的简历。但是在推荐简历的时候,平台难以获知用户是否已找到工作,常会在求职成功以后继续推送,导致平台资源的浪费和用户体验的损失。基于... 详细信息

在信息时代,在线招聘平台承担了大量的招聘任务,平台向求职者推荐合适的职位,并向招聘者推荐合适的简历。但是在推荐简历的时候,平台难以获知用户是否已找到工作,常会在求职成功以后继续推送,导致平台资源的浪费和用户体验的损失。基于这一情况,提出了在线招聘场景下的简历活跃度预测问题,旨在通过预测未来活跃度高的求职者,对其重点推送,从而应对这一问题。现有的活跃度预测方案,大都在社交场景下,结合社交网络的特点设计适应性的模型,但特点不同导致这些方案在招聘场景下并不适用。结合真实数据分析了在线招聘场景的数据特征,提出4个场景特点——高度动态性、用户黏度低、双向匹配、召回优先等。据此,有针对性地提出了招聘平台下的简历活跃度预测方法(resume activeness prediction,RAP)。RAP能适应上述前3项特点,并通过调节筛选参数γ满足召回优先。在58招聘真实数据的实验中,RAP模型的AUC达到了0.817。

关键词：用户活跃度预测在线招聘分类数据分析

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循环神经网络模型在腹膜透析临床预后预测中的初步应用

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北京大学学报（医学版） 2019年第3期51卷 602-608页

作者：唐雯高峻逸马辛宇张超贺马连韬王亚沙北京大学第三医院肾内科北京100191 北京大学高可信软件技术教育部重点实验室北京100871 北京大学信息科学技术学院北京100871 北京大学软件工程国家工程研究中心北京100871 北京医学会肾脏病学会、北京医学会血液净化学会分会腹膜透析专家组中国计算机学会、普适计算专业委员会、国家大数据标准委员会技术专题组、中国智慧城市产业与技术创新战略联盟

目的:应用深度学习模型循环神经网络(recurrent neural network,RNN)及其变体门控循环单元(gated recurrent unit,GRU),基于临床真实数据,构建腹膜透析临床预后预测模型,并比较其与医学研究中常用的逻辑回归( logistic regression, LR)... 详细信息

目的:应用深度学习模型循环神经网络(recurrent neural network,RNN)及其变体门控循环单元(gated recurrent unit,GRU),基于临床真实数据,构建腹膜透析临床预后预测模型,并比较其与医学研究中常用的逻辑回归( logistic regression, LR)模型的预测性能,探索预测结果中可能的医学意义。方法:使用北京大学第三医院腹膜透析门诊的常规诊疗数据,基于患者在开始透析时的基线数据、随访数据和预后数据构建RNN和GRU预测模型。使用受试者工作特征曲线下面积(area under the ROC curve,AUROC)、召回率(recall)、F1分数(F1-score)三个指标在测试集上评价比较模型对患者死亡风险的预测效果。结果:共纳入656例患者,其中死亡患者261例,共计 13 091 条诊断记录。经过十折交叉验证调整超参数并在单独的测试集测试结果显示,LR模型、RNN模型、GRU模型的AUROC分别为0.701 4、0.786 0、0.814 7,RNN和GRU模型的预测性能显著优于传统的LR模型。在召回率和F1分数方面,RNN和GRU模型的性能也均显著优于LR模型,且GRU模型表现最好。进一步分析显示GRU模型在不同预测窗口下对于不同死因或相同死因的召回率不尽相同。结论: RNN模型(尤其是GRU模型)相比于传统医学研究所使用的LR模型,对于腹膜透析临床预后预测具有更佳效果,可能有助于医生早期干预,提高医疗质量,具有很强的临床应用价值。

关键词：腹膜透析预后死亡风险预测循环神经网络门控循环单元

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融合结构与语义特征的代码注释决策支持方法

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软件学报 2018年第8期29卷 2226-2242页

作者：黄袁贾楠周强陈湘萍熊英飞罗笑南中山大学数据科学与计算机学院广东广州510006 国家数字家庭工程技术研究中心广东广州510006 河北地质大学管理科学与工程学院河北石家庄050031 中山大学先进技术研究院广东广州510006 北京大学信息科学技术学院软件研究所北京100871 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871

代码注释是辅助编程人员理解源代码的有效手段之一.高质量的注释决策不仅能够覆盖软件系统中的核心代码片段,还能避免产生多余的代码注释.然而在实际开发中,编程人员往往缺乏统一的注释规范,大部分的注释决策都取决于个人经验以及领域知... 详细信息

代码注释是辅助编程人员理解源代码的有效手段之一.高质量的注释决策不仅能够覆盖软件系统中的核心代码片段,还能避免产生多余的代码注释.然而在实际开发中,编程人员往往缺乏统一的注释规范,大部分的注释决策都取决于个人经验以及领域知识.对于新手程序员来说,注释决策显然成为一项重要而艰巨的任务.为了减少编程人员投入过多的精力在注释决策上,从大量的代码注释实例中学习出一种通用的注释决策规范,并提出了CommentAdviser方法,以辅助编程人员在代码开发过程中做出恰当的注释决策.由于注释决策与代码本身的上下文信息密切相关,因此,从当前代码行的上下文代码中提取代码结构特征以及代码语义特征作为支持注释决策的主要依据.然后,利用机器学习算法判定当前代码行是否为可能的注释点.在GitHub中的10个大型开源软件的数据集上评估了所提出的方法,实验结果以及用户调研表明,代码注释决策支持CommentAdviser方法的可行性和有效性.

关键词：代码注释结构特征语义特征机器学习注释决策

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基于众包和机器学习的移动应用隐私评级研究

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计算机科学与探索 2018年第8期12卷 1238-1251页

作者：张贤贤王浩宇郭耀徐国爱北京邮电大学计算机学院智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京大学信息科学技术学院软件所高可信软件技术教育部重点实验室北京100871 北京邮电大学网络空间安全学院北京100876

移动平台上广泛存在权限滥用的问题,在用户不知情的情况下,很多应用会获取并泄露用户的隐私信息。隐私信息的使用是否合理与其使用意图相关。为了实现基于用户期望对应用的敏感行为进行隐私评分,提出一种基于应用敏感权限使用意图的隐... 详细信息

移动平台上广泛存在权限滥用的问题,在用户不知情的情况下,很多应用会获取并泄露用户的隐私信息。隐私信息的使用是否合理与其使用意图相关。为了实现基于用户期望对应用的敏感行为进行隐私评分,提出一种基于应用敏感权限使用意图的隐私评级模型,基于众包数据中421个用户16 651个数据对不同的<应用,权限,意图>组合的评分,使用机器学习技术建立准确的隐私评级预测模型。通过静态分析应用使用敏感权限的意图,使用隐私评级模型对应用进行评分。实验结果表明,所建立的隐私评级模型能够达到80.7%的准确率。通过将隐私评级模型应用于来自谷歌商店的11 931个应用,结果表明大约8%的应用存在严重的隐私风险。

关键词：手机隐私权限意图隐私评分机器学习

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一种优化安卓应用3G/4G网络请求能耗的方法

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软件学报 2017年第12期28卷 3367-3384页

作者：蔡华谦张颖黄罡梅宏北京大学信息科学技术学院软件研究所北京100871 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871 北京大学软件工程国家工程研究中心北京100871

智能手机后台应用的网络请求极大地影响着待机时间.已有的工作提出了节省手机能耗的应用网络请求调度算法,然而,如何将算法自动地应用到既有手机系统,仍面临着巨大挑战:(1)在没有应用源代码的情况下,实现单个应用内的网络请求合并;(2)... 详细信息

智能手机后台应用的网络请求极大地影响着待机时间.已有的工作提出了节省手机能耗的应用网络请求调度算法,然而,如何将算法自动地应用到既有手机系统,仍面临着巨大挑战:(1)在没有应用源代码的情况下,实现单个应用内的网络请求合并;(2)在不对操作系统进行任何修改的情况下,按需合并多个应用中的网络请求.以安卓应用为目标,给出了一种通过自动程序转换来支持现有移动应用中网络请求延迟调度的方法及其框架实现——DelayDroid,用以提升手机整体待机时间.通过字节码分析和程序自动转换技术解决以上挑战.与已有工作相比,DelayDroid有两大特色:一是程序转换自动执行;二是转换后的应用可支持多应用的后台网络请求调度,该调度机制可以降低安卓应用的待机耗电.此外,DelayDroid被设计为可对只有dex字节码的安卓应用进行转换,更具实用性.

关键词：网络请求合并安卓应用优化程序转换能耗

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面向智慧民生领域的增量交互式数据集成方法

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计算机研究与发展 2017年第3期54卷 586-596页

作者：夏丁王亚沙赵梓棚崔达高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871 北京大学信息科学技术学院北京100871 软件工程国家工程研究中心(北京大学) 北京100871

智慧民生作为智慧城市的重点领域,包含众多应用系统,积累了大量层次结构数据.为了形成城市范围完整数据集,需要集成并统一异构的数据模式,向用户提供统一的数据视图.针对智慧民生领域的领域知识宽泛、缺乏中文语义匹配支持、模式数量众... 详细信息

智慧民生作为智慧城市的重点领域,包含众多应用系统,积累了大量层次结构数据.为了形成城市范围完整数据集,需要集成并统一异构的数据模式,向用户提供统一的数据视图.针对智慧民生领域的领域知识宽泛、缺乏中文语义匹配支持、模式数量众多、元素标签缺失但实例数据丰富等几方面特点,提出了一种增量交互式模式集成方法.该方法采用增量迭代的方式逐步完成多模式集成任务,大幅降低集成计算量;在模式匹配阶段,综合利用模式信息和实例数据构造了多种适用于中文且能力互补的匹配器,并通过相似度熵来度量机器的决策置信度,适度引入人工干预;在中介模式生成阶段,处理模式间可能出现的各种冲突,最终输出全局统一的中介模式.利用从互联网爬取的多源二手房数据设计并完成实验,实验结果表明:此方法在人工干预程度足够小的前提下,具有较好的模式匹配准确性.

关键词：模式匹配模式集成数据集成智慧城市智慧民生

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基于Wi-Fi的非接触式行为识别研究综述

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浙江大学学报（工学版） 2017年第4期51卷 648-654,690页

作者：王钰翔李晟洁王皓马钧轶王亚沙张大庆北京大学高可信软件技术教育部重点实验室北京100871 北京大学信息科学技术学院北京100871 北京大学软件工程国家工程研究中心北京100871

准确地获取包括人的状态和动作等情境信息一直以来都是普适计算的重要研究方向,具有很大的应用价值.作为一种廉价、非侵扰型的感知手段,基于Wi-Fi的无接触式行为识别技术已经成为一个新兴的、极具潜力的研究领域.从历史概述、理论研究... 详细信息

准确地获取包括人的状态和动作等情境信息一直以来都是普适计算的重要研究方向,具有很大的应用价值.作为一种廉价、非侵扰型的感知手段,基于Wi-Fi的无接触式行为识别技术已经成为一个新兴的、极具潜力的研究领域.从历史概述、理论研究、模型研究、核心技术到应用场景这四个方面总结该领域的研究现状.在总结现有工作所取得的进展和存在的问题的同时,提出该领域将来可能的研究方向.

关键词：行为识别 Wi-Fi 无接触式感知

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大规模移动应用第三方库自动检测和分类方法

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软件学报 2017年第6期28卷 1373-1388页

作者：王浩宇郭耀马子昂陈向群智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学计算机学院) 北京100876 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871 北京大学信息科学技术学院软件研究所北京100871

移动应用中,广泛使用第三方库来帮助开发和增强应用功能.很多关于移动应用分析以及访问控制的研究工作,需要在分析之前对第三方库进行检测、过滤或者对其进行功能分类.当前,大部分研究工作都以使用白名单的方式来检测第三方库或者对其... 详细信息

移动应用中,广泛使用第三方库来帮助开发和增强应用功能.很多关于移动应用分析以及访问控制的研究工作,需要在分析之前对第三方库进行检测、过滤或者对其进行功能分类.当前,大部分研究工作都以使用白名单的方式来检测第三方库或者对其功能进行分类.然而,通过白名单检测第三方库不完善且不准确,其原因包括:(1)第三方库的种类和数量很大;(2)常见的代码混淆或者第三方库伪装等技术使得白名单方法不能准确地识别第三方库.提出一种第三方库自动检测和分类方法,包括基于多级聚类技术准确识别第三方库以及基于机器学习对第三方库的功能进行准确分类.实验对超过130 000个Android应用进行分析,验证所提出方法的有效性.实验总共检测到4 916个不同的第三方库.在人工标记的数据集上,通过十折交叉验证,对第三方库分类的准确率达到84.28%.将训练好的分类器应用于全部4 916个检测到的第三方库,人工进行抽样验证的准确率达到75%.

关键词： Android 第三方库广告库移动应用机器学习

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基于验证的自适应系统决策:一种模型驱动的方法

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软件学报 2017年第7期28卷 1676-1697页

作者：杨卓群金芝中国科学院数学与系统科学研究院数学研究所北京100190 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871 北京大学信息科学技术学院软件研究所北京100871

自适应系统需要根据运行时上下文和自身的变化进行其行为的调节.为实现自主调节,自适应系统必须被赋予运行时监测上下文和自身变化、分析需求满足程度的变化以及推理得到自适应决策的能力.这种在线决策的行为在满足功能需求的同时,还需... 详细信息

自适应系统需要根据运行时上下文和自身的变化进行其行为的调节.为实现自主调节,自适应系统必须被赋予运行时监测上下文和自身变化、分析需求满足程度的变化以及推理得到自适应决策的能力.这种在线决策的行为在满足功能需求的同时,还需要保证系统满足特定的非功能需求,如可靠性和性能等.提出了一种基于验证的自适应系统优化决策方法,以保证非功能需求的满足.该方法在识别可调节目标以建模自适应机制的同时,将系统的目标模型映射为相应的行为模型,用标签转移系统表示;以可靠性需求为例,用标记目标模型规约任务的可靠性;然后将系统行为模型和可靠性规约整合为带可变状态的离散时间马尔可夫链,将候选自适应配置描述为不同可变状态间的组合;最终通过相关需求的在线验证,使系统找到关于某类上下文的最优决策配置.通过一个移动信息系统的案例展示了该方法的可行性和有效性.

关键词：自适应系统优化决策需求建模模型驱动需求验证

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