检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2023年第7期44卷 1382-1390页

作者：曹冬玉陶传奇郭虹静黄志球南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 南京航空航天大学高安全系统的软件开发与验证技术工信部重点实验室南京211106 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 软件新技术与产业化协同创新中心南京210093

目前,语音识别的测试需要提供语音及其转录文本,测试语音需要涵盖各个场景下的语音输入,因此,测试语音的数量远远不够.鉴于用户评论中包含用户使用场景等可辅助测试的信息,文中提出一种用户评论驱动的语音测试数据生成方法.首先,爬取移... 详细信息

目前,语音识别的测试需要提供语音及其转录文本,测试语音需要涵盖各个场景下的语音输入,因此,测试语音的数量远远不够.鉴于用户评论中包含用户使用场景等可辅助测试的信息,文中提出一种用户评论驱动的语音测试数据生成方法.首先,爬取移动应用市场中语音相关应用的用户评论,对其进行清洗和预处理.其次,提取评论中的语音属性并分析语音属性在评论中的组合.最后,通过数据蜕变对语音种子进行语音属性及其组合的变换,生成语音测试数据.文中对百度、阿里云和讯飞语音识别进行实验,通过语音种子与生成测试语音的输出结果是否一致来评估识别错误率.实验结果表明,生成的测试语音可以有效检测出三款语音识别软件中的错误行为.

关键词：用户评论挖掘测试数据生成语音识别数据蜕变测试

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基于边缘异常候选集的迭代式主动多元时序异常检测算法

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计算机应用 2024年第5期44卷 1458-1463页

作者：孟凡杨群力霍静王新宽江苏省战略与发展研究中心公共信用信息中心南京210036 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093 中国移动江苏公司扬州分公司江苏扬州225012

无监督多元时间序列(MTS)异常检测方法因标注成本低而广受关注,但传统方法一般基于两个假设:1)服从独立同分布(IID)假设,即假设时序数据样本之间和属性之间不存在依赖关系;2)高净度启动假设,即假设可拥有完全正常态的时序数据集进行训... 详细信息

无监督多元时间序列(MTS)异常检测方法因标注成本低而广受关注,但传统方法一般基于两个假设:1)服从独立同分布(IID)假设,即假设时序数据样本之间和属性之间不存在依赖关系;2)高净度启动假设,即假设可拥有完全正常态的时序数据集进行训练。以上假设在实际场景中往往难以满足。为此,提出一种基于边缘异常候选集的迭代式主动多元时序异常检测算法(EraseMTS)。首先,利用一种多粒度时序特征学习方法捕捉子序列内和子序列间的依赖关系,并在此基础上对原始多元时间序列进行再表示;其次,提出一种利用边缘异常候选集的选择策略,以子序列异常得分为基础,同时考虑异常程度,选择待人工交互的范围;最后,提出一种迭代式子序列权重更新机制,将异常反馈信息融入无监督异常检测模型的训练过程中,通过迭代方式不断优化初始训练模型性能。在UCR时间序列库中的4个数据集和1个人工合成数据集上对所提算法的检测性能、可扩展性和稳定性进行验证,实验结果表明该算法能够有效且稳定运行。

关键词：异常检测多元时间序列权重更新多粒度表示主动学习

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基于谱聚类和隐语义模型的智能协同推荐方法

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计算机集成制造系统 2021年第9期27卷 2517-2524页

作者：高子建张晗睿窦万春徐江民孟顺梅南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

随着云计算及移动互联网技术的迅速发展,网络中可选服务信息呈爆炸性增长,信息过载问题日益严重。针对推荐系统中存在的数据稀疏性问题及冷启动问题,提出一种基于谱聚类和隐语义模型的智能协同推荐方法。该方法基于提取的用户标签特征信... 详细信息

随着云计算及移动互联网技术的迅速发展,网络中可选服务信息呈爆炸性增长,信息过载问题日益严重。针对推荐系统中存在的数据稀疏性问题及冷启动问题,提出一种基于谱聚类和隐语义模型的智能协同推荐方法。该方法基于提取的用户标签特征信息,利用谱聚类算法对相似用户进行聚类,将原始高维评分矩阵转化为多个较低维的子评分矩阵。然后在子评分矩阵中利用隐语义模型对缺失评分进行局部预测。最后在获得缺失评分后利用改进的基于邻域的协同推荐算法对目标用户进行全局评分预测。所提算法有效解决了数据稀疏性问题和冷启动问题,在提高预测准确度的同时加快了推荐算法效率。

关键词：协同推荐谱聚类隐语义模型矩阵分解

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面向神经机器翻译系统的多粒度蜕变测试

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软件学报 2021年第4期32卷 1051-1066页

作者：钟文康葛季栋陈翔李传艺唐泽骆斌计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019

机器翻译是利用计算机将一种自然语言转换成另一种自然语言的任务,是人工智能领域研究的热点问题之一.近年来,随着深度学习的发展,基于序列到序列结构的神经机器翻译模型在多种语言对的翻译任务上都取得了超过统计机器翻译模型的效果,... 详细信息

机器翻译是利用计算机将一种自然语言转换成另一种自然语言的任务,是人工智能领域研究的热点问题之一.近年来,随着深度学习的发展,基于序列到序列结构的神经机器翻译模型在多种语言对的翻译任务上都取得了超过统计机器翻译模型的效果,并被广泛应用于商用翻译系统中.虽然商用翻译系统的实际应用效果直观表明了神经机器翻译模型性能有很大的提升,但如何系统地评估其翻译质量仍是一项具有挑战性的工作.一方面,若基于参考译文评估翻译效果,其高质量参考译文的获取成本非常高;另一方面,与统计机器翻译模型相比,神经机器翻译模型存在更显著的鲁棒性问题,然而还没有探讨神经机器翻译模型鲁棒性的相关研究.面对上述挑战,提出了一种基于蜕变测试的多粒度测试框架,用于在没有参考译文的情况下评估神经机器翻译系统的翻译质量及其翻译鲁棒性.该测试框架首先在句子粒度、短语粒度和单词粒度上分别对源语句进行替换,然后将源语句和替换后语句的翻译结果进行基于编辑距离和成分结构分析树的相似度计算,最后根据相似度判断翻译结果是否满足蜕变关系.分别在教育、微博、新闻、口语和字幕这5个领域的中英文数据集上对6个主流商用神经机器翻译系统使用不同的蜕变测试框架进行了对比实验.实验结果表明,所提方法在与基于参考译文方法的皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数上分别比同类型方法高80%和20%,说明提出的无参考译文的测试评估方法与基于参考译文的评估方法的正相关性更高,验证了其在评估准确性上显著优于同类型其他方法.

关键词：神经网络机器翻译质量评估蜕变测试多粒度

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基于信息检索的软件缺陷定位方法综述

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软件学报 2021年第2期32卷 247-276页

作者：李政亮陈翔蒋智威顾庆计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019

基于信息检索的软件缺陷定位方法是当前软件缺陷定位领域中的一个研究热点.该方法主要分析缺陷报告文本和程序模块代码,通过计算缺陷报告和程序模块间的相似度,选取与缺陷报告相似度最高的若干程序模块,将其推荐给开发人员.对近些年国... 详细信息

基于信息检索的软件缺陷定位方法是当前软件缺陷定位领域中的一个研究热点.该方法主要分析缺陷报告文本和程序模块代码,通过计算缺陷报告和程序模块间的相似度,选取与缺陷报告相似度最高的若干程序模块,将其推荐给开发人员.对近些年国内外研究人员在该综述主题上取得的成果进行了系统的梳理和总结.首先,给出研究框架并阐述影响方法性能的3个重要因素——数据源、检索模型和场景应用;其次,依次对这3个影响因素的已有研究成果进行总结;然后,总结基于信息检索的软件缺陷定位研究中常用的性能评测指标和评测数据集;最后总结全文,并对未来值得关注的研究方向进行展望.

关键词：软件维护软件缺陷定位信息检索缺陷报告程序模块

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水面无人艇智能化技术的发展现状和趋势

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中国造船 2020年第S01期61卷 211-220页

作者：侯瑞超唐智诚王博颜秉卿任桐炜武港山南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

随着人工智能技术的快速发展,水面无人艇在海上巡逻安防、反水雷作战以及反潜作战等领域中扮演日益重要的角色。其中,智能化技术作为水面无人艇的核心技术之一,受到广泛关注。论文对国外水面无人艇的发展现状进行调研,分析智能化技术对... 详细信息

随着人工智能技术的快速发展,水面无人艇在海上巡逻安防、反水雷作战以及反潜作战等领域中扮演日益重要的角色。其中,智能化技术作为水面无人艇的核心技术之一,受到广泛关注。论文对国外水面无人艇的发展现状进行调研,分析智能化技术对无人艇发展的影响。阐述水面无人艇智能化的关键技术,包括智能环境感知、智能目标分析、智能路径规划、智能编队控制等,并对智能化水面无人艇的作战应用进行展望。

关键词：水面无人艇智能化关键技术作战应用

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DevSecOps:DevOps下实现持续安全的实践探索

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软件学报 2021年第10期32卷 3014-3035页

作者：戴启铭毛润丰黄璜荣国平沈海峰邵栋计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学软件学院江苏南京210093 Discipline of Information Technology Peter Faber Business SchoolAustralian Catholic UniversitySydney NSW 2060

国内外各大软件企业正广泛实施DevOps相关实践,以提高产品交付和部署频率.与此同时,面对日益严峻的网络安全环境,软件系统中的安全问题日益凸显.耗时的安全实践因为快速交付,在软件开发活动中难以得到有效贯彻.也正因如此,在开发和运维... 详细信息

国内外各大软件企业正广泛实施DevOps相关实践,以提高产品交付和部署频率.与此同时,面对日益严峻的网络安全环境,软件系统中的安全问题日益凸显.耗时的安全实践因为快速交付,在软件开发活动中难以得到有效贯彻.也正因如此,在开发和运维流程中有效集成安全控制手段,实现整个软件生命周期的持续安全,已成为各大企业向DevOps转型过程中亟需思考的问题.DevSecOps作为在DevOps下持续解决安全问题的有效方案,因此而受到学术界和工业界的广泛关注,并逐渐成为软件工程领域的研究重点.近年来,随着DevSecOps的研究和实践发展,人们对DevSecOps有了更全面的认识,也引入了更多安全实践.为此,从DevSecOps的背景、特征、实践、裨益和挑战这5个方面进行了归纳和总结,首次向国内软件工程社区全面介绍DevSecOps的核心内容,重点阐述了DevSecOps最新的理论研究和工业界实践现状,进而为从业者实际落地DevSecOps提供参考,也为研究者探索DevSecOps提供便利,并呼吁更多的研究者参与到DevSecOps的研究中来.

关键词： DevOps安全 DevSecOps 持续安全 DevSecOps实践

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面向概念漂移数据流的在线集成自适应算法

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南京大学学报（自然科学版） 2023年第1期59卷 134-144页

作者：崔瑞华綦小龙刘艳芳林玲伊犁师范大学网络安全与信息技术学院伊宁835000 龙岩学院数学与信息工程学院龙岩364012 计算机软件国家重点实验室南京大学计算机科学与技术系南京210023

概念漂移是流数据的主要特征之一,如何检测概念漂移的发生以及调整预测模型去适应概念漂移现象备受研究者的关注.目前有关概念漂移的大多数算法仅仅针对单一类型的概念漂移检测,并且需限制输入数据服从某一分布,所以在检测多种类型概念... 详细信息

概念漂移是流数据的主要特征之一,如何检测概念漂移的发生以及调整预测模型去适应概念漂移现象备受研究者的关注.目前有关概念漂移的大多数算法仅仅针对单一类型的概念漂移检测,并且需限制输入数据服从某一分布,所以在检测多种类型概念漂移时效果不理想.提出一种在线集成自适应算法(KSHPR),在自适应随机森林(Adaptive Random Forests,ARF)算法和流随机补丁(Streaming Random Patch,SRP)算法的基础上进行优化改进,采用非参数检验与滑动窗口相结合的策略进行概念漂移检测,降低窗口平均值对算法性能的影响,并以此为基础建立四个基学习者的集成学习模型,根据基学习者预测准确率,动态分配权值,有效解决流式数据中学习模型精度低的问题.实验证明,提出的算法在真实数据集和合成数据集中均表现优良,与其他算法相比,该算法的稳定性、分类准确性与多类型概念漂移适应能力均有所提升.

关键词：流数据概念漂移在线学习集成

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可解释的局部和全局对比多行为推荐算法

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计算机工程与设计 2024年第10期45卷 2970-2977页

作者：陈文俊高榕邵雄凯吴歆韵万祥高海燕湖北工业大学计算机学院湖北武汉430068 南京大学南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 武汉第二船舶设计研究所研发部湖北武汉430064 南京邮电大学通达学院商学院江苏扬州225127

针对传统的多行为推荐模型无法高效学习异构信息网络的复杂结构以及缺乏可解释性的问题,提出一种多行为推荐模型,即可解释的局部和全局对比多行为推荐。运用一种被广泛应用于提取全局结构的元路径视图从特定的语义角度捕获每个节点之间... 详细信息

针对传统的多行为推荐模型无法高效学习异构信息网络的复杂结构以及缺乏可解释性的问题,提出一种多行为推荐模型,即可解释的局部和全局对比多行为推荐。运用一种被广泛应用于提取全局结构的元路径视图从特定的语义角度捕获每个节点之间的特征。设计一个能捕获局部特征和元路径之间的交互信息的超元路径图来捕获多个元路径之间的交互信息,区分不同用户面对不同类别物品的不同行为模式。采用一种异质性可解释对比学习,确定行为类型的重要性,得出更加优质的正负样本进行对比。在两个公共数据集上的实验中,所提模型优于主流先进推荐模型。

关键词：推荐模型异构信息网络多行为推荐全局结构元路径可解释性对比学习

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Patch-Locator:一种基于排序学习的开源软件漏洞补丁定位方法

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小型微型计算机系统 2024年第10期45卷 2551-2560页

作者：杨云帆薄莉莉魏颖吴潇雪孙小兵扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 江苏省知识管理与智能服务工程研究中心江苏扬州225127 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

日益增多的开源软件漏洞对软件安全带来了巨大的风险,补丁在应对这一风险的过程中扮演了非常重要的角色.不幸的是,尽管大部分漏洞的补丁在被披露前就已经开发完毕,但仅有部分补丁会随漏洞同步公开.现有的研究发现了漏洞与其补丁之间存... 详细信息

日益增多的开源软件漏洞对软件安全带来了巨大的风险,补丁在应对这一风险的过程中扮演了非常重要的角色.不幸的是,尽管大部分漏洞的补丁在被披露前就已经开发完毕,但仅有部分补丁会随漏洞同步公开.现有的研究发现了漏洞与其补丁之间存在一定的相关性,并基于这些相关性特征对提交进行了排序,以定位漏洞的补丁,但仍旧存在漏洞数据部分缺失、定位准确率不佳等问题.本文提出了Patch-Locator,一种新的基于排序学习的补丁定位方法,通过扩展漏洞数据源对漏洞数据进行补充,并根据漏洞与补丁文本的相似性、漏洞产生的原因和导致的结果等更能反映漏洞与补丁间关联的因素提取了更具有针对性的相关性特征,并使用LambdaMart排序学习模型对提交基于其具有的相关性特征进行排序以定位安全补丁.本文用来自10个开源软件项目的1669个漏洞来评估Patch-Locator.实验结果表明,Patch-Locator的Recall@1指标为92.22%,Recall@5指标为95.51%,Manual Effort@5指标为1.2455,均优于现有方法.

关键词：开源软件安全补丁排序学习补丁定位

来源：评论

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