检索结果-内蒙古大学图书馆

高技术通讯 2024年第2期34卷 111-122页

作者：席鹏弼靳小龙白硕程学旗中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100408 恒生电子股份有限公司杭州310053

细粒度实体分类(FET)任务的训练数据往往利用已有知识库中的知识通过远程监督方法进行生成,生成过程中不可避免地引入多余的噪音标签。现有考虑训练数据中噪音问题的工作通常只建模训练数据和标注类型的概率分布,对细粒度类型的语义信... 详细信息

细粒度实体分类(FET)任务的训练数据往往利用已有知识库中的知识通过远程监督方法进行生成,生成过程中不可避免地引入多余的噪音标签。现有考虑训练数据中噪音问题的工作通常只建模训练数据和标注类型的概率分布,对细粒度类型的语义信息学习不足,造成在标注了多个细粒度类型的训练数据上选择了与实体上下文不相关的类型进行模型的学习。本文提出一种利用细粒度类型的语义表示进行标签降噪的细粒度实体分类方法。首先利用训练数据中具有唯一细粒度类型路径的数据学习一部分细粒度类型的表示,进而结合细粒度类型间的关系信息学习其他细粒度类型的表示;其次在标注了细粒度类型的训练数据中选取与实体上下文的语义信息最相似的细粒度类型为目标类型,从数据集中选择Top-K个相似数据进行细粒度类型语义信息的聚合;最后在聚合信息上学习最终的细粒度实体分类模型。实验结果表明,该方法可以有效地从标注了细粒度类型的训练数据中选出与实体上下文的语义信息最相符的细粒度类型,达到提升细粒度实体分类准确率的效果。

关键词：实体分类细粒度类型多标签降噪多标签分类

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基于数据包头序列的物联网恶意流量检测

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高技术通讯 2024年第8期34卷 798-806页

作者：卫重波谢高岗刁祖龙张广兴中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100190 中国科学院计算机网络信息中心北京100190 紫金山实验室南京211111

现有的基于机器学习(ML)的恶意流量检测方法,通常以高维的流量特征作为输入,并采用复杂模型,在实践中产生高误报率且资源占用较高。更重要的是,加密协议的广泛使用,使得数据包有效载荷特征很难被访问。幸运的是,物联网(IoT)设备的网络... 详细信息

现有的基于机器学习(ML)的恶意流量检测方法,通常以高维的流量特征作为输入,并采用复杂模型,在实践中产生高误报率且资源占用较高。更重要的是,加密协议的广泛使用,使得数据包有效载荷特征很难被访问。幸运的是,物联网(IoT)设备的网络行为通常是有规律和周期性的,该特征反映在通信数据包序列上,每个数据包一定程度上描述了一次网络事件。基于此,本文提出了基于数据包头序列的恶意流量检测方法。它将流量序列转换为网络事件序列,并计算一组特征(即序列性、频率性、周期性和爆发性)来描述网络行为。实验环境包含一组真实的物联网设备,并将提出的方法部署在树莓派模拟的网关上。实验结果表明,与最新的检测方法相比,本文提出的方法能够在复杂网络环境下保持高准确性和低误报率,并提升了处理速率。

关键词：机器学习(ML) 恶意流量检测网络行为物联网(IoT)安全数据包头序列

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一种面向容器的资源监控方法、系统及存储介质

一种面向容器的资源监控方法、系统及存储介质

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作者：刘晓东李长进高丰彭晓晖王一帆 311100 浙江省杭州市中泰街道之江实验室南湖总部

本发明提供了一种面向容器的资源监控方法及系统。该方法包括：部署数据采集模块到目标容器中；所述数据采集模块实时采集所述目标容器的CPU、内存、网络数据，并以推送方式上报采集的监控数据至推送代理网关缓存；拉取代理网关定时调... 详细信息

标准号: CN114844794B

本发明提供了一种面向容器的资源监控方法及系统。该方法包括：部署数据采集模块到目标容器中；所述数据采集模块实时采集所述目标容器的CPU、内存、网络数据，并以推送方式上报采集的监控数据至推送代理网关缓存；拉取代理网关定时调用对应接口主动拉取容器和应用监控数据并缓存所述监控数据；监控管理中心拉取所述推送代理网关和所述拉取代理网关两个组件的监控数据并存储到数据库；数据展示模块根据条件获取所述监控管理中心内的监控数据进行可视化展示。同时，根据本发明的上述的一种基面向容器的资源监控方法提供了一种面向容器的资源监控系统。

关键词：监控数据监控管理中心数据采集模块推送代理网关缓存目标容器资源监控拉取网关数据展示模块资源监控系统实时采集条件获取网络数据应用监控可视化推送调用内存数据库存储采集上报部署展示

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模块化片上系统中高级可扩展接口的死锁避免

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电子与信息学报 2023年第9期45卷 3175-3183页

作者：郭振江王焕东张福新肖俊华计算机体系结构国家重点实验室北京100190 中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 龙芯中科技术有限公司北京100190

模块化片上系统(MSoC)包含多个独立的IP组件及多个可能的子网络,这种异构集成的方式往往为片上网络(NoC)引入潜在的死锁。该文基于模块化异构系统MSoC研究了使用高级可扩展接口(AXI)协议的片上网络中3种类型的死锁。MSoC包含多种常见的... 详细信息

模块化片上系统(MSoC)包含多个独立的IP组件及多个可能的子网络,这种异构集成的方式往往为片上网络(NoC)引入潜在的死锁。该文基于模块化异构系统MSoC研究了使用高级可扩展接口(AXI)协议的片上网络中3种类型的死锁。MSoC包含多种常见的异构组件,以及由多个独立子网络集成的片上网络,能够充分反映真实芯片的复杂性和不规则性。该文发现除环形通道导致的死锁外,基于AXI的片上网络还涉及双重路径死锁和桥接死锁。该文还提出一种两阶段算法检测片上网络中可能存在的这3种死锁。相比于通用验证方法学(UVM)随机验证,使用该算法可以将检测时长从几个月缩短到几个小时,提高片上网络的可靠性和鲁棒性。

关键词：片上网络模块化片上系统死锁避免高级可扩展接口协议

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SAF-CNN:面向嵌入式FPGA的卷积神经网络稀疏化加速框架

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计算机研究与发展 2023年第5期60卷 1053-1072页

作者：谢坤鹏仪德智刘义情刘航赫鑫宇龚成卢冶南开大学计算机学院天津300350 南开大学网络空间安全学院天津300350 南开大学软件学院天津300350 天津市网络与数据安全技术重点实验室(南开大学) 天津300350 处理器芯片全国重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190

传统的卷积神经网络加速器及推理框架在资源约束的FPGA上部署模型时,往往面临设备种类繁多且资源极端受限、数据带宽利用不充分、算子操作类型复杂难以适配且调度不合理等诸多挑战.提出一种面向嵌入式FPGA的卷积神经网络稀疏化加速框架(... 详细信息

传统的卷积神经网络加速器及推理框架在资源约束的FPGA上部署模型时,往往面临设备种类繁多且资源极端受限、数据带宽利用不充分、算子操作类型复杂难以适配且调度不合理等诸多挑战.提出一种面向嵌入式FPGA的卷积神经网络稀疏化加速框架(sparse acceleration framework of convolutional neural network, SAF-CNN),通过软硬件协同设计的方法,从硬件加速器与软件推理框架2个角度进行联合优化.首先, SAF-CNN构建并行计算阵列,并且设计并行编解码方案,实现单周期多数据的传输,有效减少通信代价.其次,设计细粒度结构化块划分剪枝算法,于输入通道维度进行块内裁剪来获得稀疏且规则的权重矩阵,借此显著降低计算规模和DSP乘法器等资源占用.然后,提出一种兼容深度可分离卷积的输入通道维度动态拓展及运行时调度策略,实现输入通道参数灵活适配与逐通道卷积和逐点卷积的资源复用.最后,提出一种计算图重构及硬件算子融合优化方法,提升硬件执行效率.实验采用2种资源受限的低端FPGA异构平台Intel CycloneV与Xilinx ZU3EG,结果表明SAF-CNN加速器可分别实现76.3GOPS与494.3GOPS的计算性能.与多核CPU相比,SAF-CNN在进行SSD_MobileNetV1目标模型检测时,可实现3.5倍与2.2倍的性能提升,模型推理速度高达26.5fps.

关键词：卷积神经网络模型压缩计算图加速器设计推理框架

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一种基于协议格式智能推断的灰盒测试技术

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计算机工程 2023年第12期49卷 129-135,145页

作者：刘华玉甘水滔尹小康柳晓龙刘胜利李宏亮战略支援部队信息工程大学网络空间安全学院郑州450001 数学工程与先进计算国家重点实验室江苏无锡214215 清华大学网络研究院北京100084 江南计算技术研究所江苏无锡214083

通信协议可保障网络应用和物联网设备之间的通信,但其在设计或实现中存在的脆弱性会带来严重的安全威胁和隐患。模糊测试技术作为一种软件安全分析的有效方法,在针对网络协议的脆弱性分析中表现出高效的性能和无可比拟的优势。现有的针... 详细信息

通信协议可保障网络应用和物联网设备之间的通信,但其在设计或实现中存在的脆弱性会带来严重的安全威胁和隐患。模糊测试技术作为一种软件安全分析的有效方法,在针对网络协议的脆弱性分析中表现出高效的性能和无可比拟的优势。现有的针对网络协议的灰盒测试技术仍依赖于人工识别协议格式来辅助测试,并且变异策略的设计更偏向于位和字节的变异,忽略了协议消息本身的格式信息,导致在测试时性能不佳。针对上述问题,提出一种基于对齐聚类的智能化协议格式推断模型ProCluster,用于指导灰盒测试中协议状态机构建和种子的变异。该模型通过自动提取协议关键字和推断相应类型,辅助协议灰盒测试模型构建更精准的种子变异策略,从而生成更符合协议规范的测试用例,以此加速提升模糊测试的代码覆盖能力和脆弱路径发现能力。实验结果表明,在对TinyDTLS、OpenSSL等程序的模糊测试中,与典型协议灰盒测试工具AFLNet相比,ProCluster的边覆盖率能够提升75%~182%,并且在TinyDTLS中发现一个缓冲区溢出漏洞样本。

关键词：灰盒测试协议逆向变异策略网络协议漏洞挖掘

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数字孪生城市多视域数据治理框架研究

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信息技术与标准化 2023年第4期 30-35页

作者：肖益董晶华北计算技术研究所太极计算机股份有限公司

快速发展的数字孪生城市数据形式复杂、涉及领域广泛,数据治理框架为数字孪生城市数据治理规范化提供参考。基于数据治理成熟度,从城市数字孪生化过程出发,融合数据治理的技术与管理属性,提出多视域的数字孪生城市数字治理框架,从计划... 详细信息

快速发展的数字孪生城市数据形式复杂、涉及领域广泛,数据治理框架为数字孪生城市数据治理规范化提供参考。基于数据治理成熟度,从城市数字孪生化过程出发,融合数据治理的技术与管理属性,提出多视域的数字孪生城市数字治理框架,从计划、实施和管理3个方面,融合治理要素控制和治理规程控制两个视域,详细阐述了该框架原理和组成要素,从而对推动构建数字孪生城市高质量的全要素数字体系具有一定的参考价值。

关键词：数字孪生城市数据治理多视域框架

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基于句粒度提示的大语言模型时序知识问答方法

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网络安全与数据治理 2023年第12期42卷 7-13页

作者：李志东罗琪彬乔思龙华北计算技术研究所大数据研发中心北京100083

知识问答是自然语言处理领域的研究热点之一,而时序知识问答还需考虑知识的时序关系,更是研究难点所在。当前时序知识问答方法通常将知识和问题的词向量相似度作为回答的重要依据,忽略了知识所蕴含的句粒度语义信息。对此,提出了一种基... 详细信息

知识问答是自然语言处理领域的研究热点之一,而时序知识问答还需考虑知识的时序关系,更是研究难点所在。当前时序知识问答方法通常将知识和问题的词向量相似度作为回答的重要依据,忽略了知识所蕴含的句粒度语义信息。对此,提出了一种基于句粒度提示的大语言模型时序知识问答方法,首先通过对句粒度提示的改进,让大语言模型高效学习句粒度语义信息,同时验证大语言模型在Zero-shot、Few-shot及弱监督微调下时序知识问答能力。在ICEWS05-15数据集上进行实验,所提方法回答正确准确率得到可观提升,体现了基于句粒度提示的大语言模型时序知识问答方法的有效性。

关键词：时序知识问答大语言模型提示学习自然语言处理

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价值互联网的“价值”所在

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人民论坛 2023年第16期 29-33页

作者：李晓东中国科学院计算技术研究所互联网基础技术实验室清华大学互联网治理研究中心

历经数据互联网、信息互联网,互联网发展当前进入了价值互联网阶段。在数据与应用解耦的趋势背景下,互联网基础技术亟需从支撑网间互联、网站互联到支撑数岛互联,数据互操作技术是支撑数岛互联的基础性技术。数据互操作解决数据的标识... 详细信息

历经数据互联网、信息互联网,互联网发展当前进入了价值互联网阶段。在数据与应用解耦的趋势背景下,互联网基础技术亟需从支撑网间互联、网站互联到支撑数岛互联,数据互操作技术是支撑数岛互联的基础性技术。数据互操作解决数据的标识确权、认证授权、安全交换三大核心问题,在技术实现上基于现有的DNS(域名系统)向DIS(数据互操作系统)演进,并形成DIP/RDF(数据互操作协议/资源描述框架)协议规范,支持数据应用模式从“数据中台”向“数据中枢”转变。随着经济社会发展对高质量数据的需求进一步提升,数据基础设施将从网络基础设施中分离,数据互操作技术将成为数据基础设施的重要组成部分。数据基础设施的市场化运作将带动数据基础设施产业的发展,并支撑数字技术、数字产业等上层应用蓬勃发展。

关键词：互联网基础技术数据互操作数据基础设施数字经济

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面向设备直通的高效低延时的中断直通方法

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高技术通讯 2024年第8期34卷 842-853页

作者：吕晨张福新朱琛毛碧波邓平科潘筱涵处理器芯片全国重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 龙芯中科技术股份有限公司北京100190 中国移动通信有限公司研究院北京100032

针对对称多处理器(SMP)虚拟机(VM)的虚拟中央处理器(vCPU)调度延迟会降低虚拟机输入/输出(I/O)响应性的问题,本文基于设备直通提出了一种高效低延迟的中断直通方法。该方法基于硬件辅助技术,搭建了中断直通架构,并设计了中断重定向机制... 详细信息

针对对称多处理器(SMP)虚拟机(VM)的虚拟中央处理器(vCPU)调度延迟会降低虚拟机输入/输出(I/O)响应性的问题,本文基于设备直通提出了一种高效低延迟的中断直通方法。该方法基于硬件辅助技术,搭建了中断直通架构,并设计了中断重定向机制,将直通设备中断从被抢占的vCPU重定向至正在运行的vCPU。实验结果表明,网络往返时延平均减少了34.1%,吞吐量最高提升7.9%,Apache测试每个服务器请求所需时间平均减少了13.6%,磁盘I/O操作时延平均减少了6.7%~8.4%。实验结果证明,该方法能有效减少虚拟机虚拟CPU调度对I/O延迟的影响,提高虚拟机I/O响应性。

关键词：中断重映射输入/输出(I/O)虚拟化设备直通基于内核的虚拟机(KVM) I/O响应性

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