检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2018年第3期41卷 506-520页

作者：刘望舒陈翔顾庆刘树龙陈道蓄南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023 南通大学计算机科学与技术学院江苏南通226019

软件缺陷预测通过挖掘软件历史仓库,构建缺陷预测模型来预测出被测项目内的潜在缺陷程序模块.但在挖掘过程中,对程序模块进行类型标记或软件度量时均可能产生噪声.虽然研究人员对已有特征选择方法的噪声容忍能力进行了分析,但据我们所知... 详细信息

软件缺陷预测通过挖掘软件历史仓库,构建缺陷预测模型来预测出被测项目内的潜在缺陷程序模块.但在挖掘过程中,对程序模块进行类型标记或软件度量时均可能产生噪声.虽然研究人员对已有特征选择方法的噪声容忍能力进行了分析,但据我们所知,很少有研究人员在软件缺陷预测研究中,针对性的设计出可容忍噪声的新颖特征选择方法.为了解决此问题,我们提出一种可容忍噪声的特征选择框架FECS.具体来说,首先借助聚类分析,将原始特征集划分到指定数目的簇中,随后设计出3种不同的启发式特征选择策略,依次从每一个簇中选出最为典型的特征.在实证研究中,以Eclipse和NASA等实际项目为评测对象.首先借助一系列数据预处理方法来提升数据集质量,随后同时注入类标噪声和特征噪声来模拟噪声数据集.通过与典型的特征选择方法进行比较,验证了FECS框架的有效性,除此之外,通过深入分析噪声注入率、特征选择比例及噪声类型对缺陷预测性能的影响,为更有效的使用FECS提供了指导.

关键词：软件质量保证软件缺陷预测特征选择噪声容忍能力聚类分析

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移动群智感知中基于深度强化学习的位置隐私保护策略

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小型微型计算机系统 2019年第2期40卷 287-293页

作者：胡煜家白光伟沈航顾一鸣南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003

群智感知服务的广泛应用带来了个人隐私的泄漏,然而现存的隐私保护策略不能适应群智感知环境.针对相关缺陷,提出了一种移动群智感知中基于深度强化学习的隐私保护策略.该策略通过泛化任务,使得攻击者无法分辨用户具体完成了哪一个任务,... 详细信息

群智感知服务的广泛应用带来了个人隐私的泄漏,然而现存的隐私保护策略不能适应群智感知环境.针对相关缺陷,提出了一种移动群智感知中基于深度强化学习的隐私保护策略.该策略通过泛化任务,使得攻击者无法分辨用户具体完成了哪一个任务,切断了用户和任务之间的关联,保护了用户的位置隐私.当混淆任务数量不足以达到用户的隐私保护需求时,使用抑制法放弃该任务.该策略使用深度强化学习的方法不断尝试不同的混淆任务组合,训练一个可以输出最低抑制率的混淆任务选择方案的深度Q网络.实验结果表明,上述策略在不破坏感知任务有效性的前提下,以较低的抑制率保护了用户的位置隐私.

关键词：群智感知位置隐私马尔科夫决策过程深度Q网络

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基于预先缓存的连续查询隐私保护机制

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计算机科学 2019年第5期46卷 122-128页

作者：顾一鸣白光伟沈航胡煜家南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003

位置数据带来了巨大的经济效益,但位置隐私泄露的问题也随之而来。针对连续R-range查询中遭到的最大移动边界(Maximum Movement Boundary,MMB)攻击问题,提出一种基于预先缓存的隐私保护机制。首先,提出伪随机泛化方法,以在保证位置隐私... 详细信息

位置数据带来了巨大的经济效益,但位置隐私泄露的问题也随之而来。针对连续R-range查询中遭到的最大移动边界(Maximum Movement Boundary,MMB)攻击问题,提出一种基于预先缓存的隐私保护机制。首先,提出伪随机泛化方法,以在保证位置隐私的基础上控制快照查询的泛化区域;接着,在该泛化查询区域内预测即将到达的路口,利用路口位置计算并预先缓存下一泛化查询区域。预先缓存的方法降低了连续查询间的时间关联,并提高了隐私保护水平。性能分析和实验结果表明,所提隐私保护机制能有效地减少最大移动边界攻击带来的隐私泄露问题。

关键词：连续查询边缘计算最大移动边界攻击隐私保护

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链路相关性感知的无线传感器网络多播路由协议

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小型微型计算机系统 2019年第4期40卷 776-781页

作者：姚磊沈航白光伟徐佳佳南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003

近年来的研究表明无线链路之间具有明显的相关性.然而,现有无线传感器网络路由大多在链路独立的假设上进行研究.针对该问题,提出一种链路相关性感知的无线传感器网络多播路由.该协议中,发送节点选择下一跳节点时,同时考虑位置信息和链... 详细信息

近年来的研究表明无线链路之间具有明显的相关性.然而,现有无线传感器网络路由大多在链路独立的假设上进行研究.针对该问题,提出一种链路相关性感知的无线传感器网络多播路由.该协议中,发送节点选择下一跳节点时,同时考虑位置信息和链路相关性,以减少发送节点传输次数.转发节点使用机会路由进行数据传输,倾向于选择反相关链路对的接收节点作为候选集,提高候选节点集接收并转发数据包的概率.多播节点倾向于选择正相关链路对进行数据传输,由此减少节点重传次数和能耗.实验结果表明,该路由协议有效减少了参与转发的节点数量,延长了无线传感器网络的生命周期.

关键词：无线传感器网络链路相关性多播路由

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基于双向拍卖的k-匿名激励机制

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计算机科学 2019年第3期46卷 202-208页

作者：童海白光伟沈航南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003

在基于位置的服务(LBS)中,k-匿名是重要的位置隐私保护技术之一。k-匿名要求至少k名用户参与匿名集的构建,使得集合中任何用户都不能从其他k-1名用户中区分开来。然而,很多参与者希望得到回报或顾忌个人隐私泄漏,导致匿名集人数不足。... 详细信息

在基于位置的服务(LBS)中,k-匿名是重要的位置隐私保护技术之一。k-匿名要求至少k名用户参与匿名集的构建,使得集合中任何用户都不能从其他k-1名用户中区分开来。然而,很多参与者希望得到回报或顾忌个人隐私泄漏,导致匿名集人数不足。为了提高用户参与匿名集构建的积极性,提出了一种基于双向拍卖的k-匿名激励机制(Double-Acution-based Incentive,DAI),以保证交易公平的同时最大化买卖双方的效用。首先,利用多阶段采样来筛选候选用户集;然后,根据预算平衡性选择获胜用户集和合理的报酬;最后,从个体理性、计算效率、预算平衡和真诚可信等方面,通过理论证明了机制的合理性。仿真结果表明,DAI能够抑制用户恶意竞价情况的发生,同时提高买方的满意度和效用。

关键词：位置隐私 k-匿名激励机制双向拍卖

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移动云计算中基于延时传输的多目标工作流调度

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软件学报 2018年第11期29卷 3306-3325页

作者：周业茂李忠金葛季栋李传艺周筱羽骆斌计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210046 杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018

云计算和移动互联网的不断融合,促进了移动云计算的产生与发展.在移动云计算环境下,用户可将工作流的任务迁移到云端执行,这样不但能够提升移动设备的计算能力,而且可以减少电池能源消耗.但是不合理的任务迁移会引起大量的数据传输,这... 详细信息

云计算和移动互联网的不断融合,促进了移动云计算的产生与发展.在移动云计算环境下,用户可将工作流的任务迁移到云端执行,这样不但能够提升移动设备的计算能力,而且可以减少电池能源消耗.但是不合理的任务迁移会引起大量的数据传输,这不仅损害工作流的服务质量,而且会增加移动设备的能耗.基于此,提出了基于延时传输机制的多目标工作流调度算法MOWS-DTM.该算法基于遗传算法,结合工作流的调度过程,在编码策略中考虑了工作流任务的调度位置和执行排序.由于在用户不断移动的过程中,移动设备的无线网络信号也在不断变化,当传输一定大小的数据时,网络信号越强则需要的时间越少,从而移动设备的能耗也越少.而且工作流结构中存在许多非关键任务,延长非关键任务的执行时间并不会对工作流的完工时间造成影响.因此,在工作流调度过程中融入了延时传输机制DTM,该机制能够同时有效地优化移动设备的能耗和工作流的完工时间.仿真结果表明,相对于MOHEFT算法和RANDOM算法,MOWS-DTM算法在多目标性能上更优.

关键词：移动云计算工作流调度多目标优化遗传算法延时传输

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基于蚁群算法的工作流系统优化任务分配

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计算机集成制造系统 2018年第7期24卷 1723-1735页

作者：吕龙胡海洋李忠金陈洁胡华杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210046

影响工作流系统性能的因素不仅包括工作流任务执行者的个人能力,还包括执行者之间合作的默契程度,当前,对这种默契程度的衡量尚无统一的标准,将这种执行者间的默契程度定义为协作相容性,并应用数学统计的方法和正态分布的性质,将模糊的... 详细信息

影响工作流系统性能的因素不仅包括工作流任务执行者的个人能力,还包括执行者之间合作的默契程度,当前,对这种默契程度的衡量尚无统一的标准,将这种执行者间的默契程度定义为协作相容性,并应用数学统计的方法和正态分布的性质,将模糊的协作相容性衡量为具体的数据,并给出了证明方法。在此基础上,考虑执行者当前的任务负载,提出基于协作相容性与工作负载的任务分配模型,随后给出了一个基于蚁群的、兼顾协作相容性和任务负载的任务分配算法,以提高整个流程实例的执行效率。最后,通过对比基于预测负载的协作相容性最大化算法、流程中所有任务完成的期望完成时间最短算法,以及面向负载均衡的最大化整体协作相容性的任务分配算法,评估了所提出算法的性能。

关键词：工作流任务分配蚁群相容性

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众包软件测试技术研究进展

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软件学报 2018年第1期29卷 69-88页

作者：章晓芳冯洋刘頔陈振宇徐宝文苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

众包测试是一种新兴的软件测试方式,得到了学术界和工业界的广泛关注.系统地总结了近年来众包软件测试研究的学术文献以及工业界实践进展:首先,从学术文献涉及的研究主题演变、涵盖的软件测试问题和众包测试流程、采用的实验对象及测试... 详细信息

众包测试是一种新兴的软件测试方式,得到了学术界和工业界的广泛关注.系统地总结了近年来众包软件测试研究的学术文献以及工业界实践进展:首先,从学术文献涉及的研究主题演变、涵盖的软件测试问题和众包测试流程、采用的实验对象及测试人员规模等多个角度对相关文献中提出的技术和方法进行了汇总;然后,从测试领域、测试对象、工人召集方式、绩效考核方式等方面分析对比了当前应用最广泛的20个众包测试商业平台;最后,探讨了众包软件测试的未来发展趋势、机遇和挑战.

关键词：软件工程软件测试众包众包测试众包平台

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跨项目软件缺陷预测方法研究综述

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计算机学报 2018年第1期41卷 254-274页

作者：陈翔王莉萍顾庆王赞倪超刘望舒王秋萍南通大学计算机科学与技术学院江苏南通226019 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 天津大学软件学院天津300350

软件缺陷预测首先通过挖掘与分析软件历史仓库,从中抽取程序模块并进行类型标记.随后通过分析软件代码的内在复杂度或开发过程特征,设计出与软件缺陷存在强相关性的度量元,并对这些程序模块进行度量.最后借助特定的机器学习方法基于上... 详细信息

软件缺陷预测首先通过挖掘与分析软件历史仓库,从中抽取程序模块并进行类型标记.随后通过分析软件代码的内在复杂度或开发过程特征,设计出与软件缺陷存在强相关性的度量元,并对这些程序模块进行度量.最后借助特定的机器学习方法基于上述数据构建出缺陷预测模型.因此该方法可以在项目开发的早期阶段,通过预先识别出项目内的可疑缺陷模块,达到优化测试资源分配的目的.但在实际软件开发场景中,需要进行缺陷预测的项目可能是一个新启动项目,或这个项目的历史训练数据比较稀缺.一种简单的解决方案是利用其他项目已经搜集的训练数据来构建缺陷预测模型.但不同项目之间因所处的应用领域、采用的开发流程、使用的编程语言、开发人员经验等并不相同,因此对应数据集间会存在较大的分布差异性并造成该方案的实际性能并不理想,因此如何通过有效迁移源项目的相关知识来为目标项目构建预测模型,吸引了国内外研究人员的关注,并将该问题称为跨项目软件缺陷预测问题.论文针对该问题进行了系统综述.根据预测场景的不同,将已有方法分为3类:基于有监督学习的方法、基于无监督学习的方法和基于半监督学习的方法.其中基于有监督学习的方法主要基于候选源项目集的程序模块来构建模型.这类方法根据源项目与目标项目采用的度量元是否相同又可以细分为同构跨项目缺陷预测方法和异构跨项目缺陷预测方法.针对前者,研究人员主要从度量元取值转换、实例选择和权重设置、特征映射和特征选择、集成学习、类不平衡学习等角度展开研究.而后者更具研究挑战性,研究人员主要基于特征映射和典型相关分析等方法展开研究.基于无监督学习的方法直接尝试对目标项目中的程序模块进行预测.这类方法假设在软件缺陷预测问题中,有缺陷模块的度量元取值存在高于无缺陷模块的度量元取值的倾向.因此研究人员主要基于聚类方法展开研究.而基于半监督学习的方法则会综合使用候选源项目集的程序模块和目标项目中的少量已标记模块来构建模型.这类方法通过尝试从目标项目中选出少量模块进行标记,以提高跨项目缺陷预测的性能.研究人员主要借助集成学习和TrAdaBoost方法展开研究.论文依次对每一类方法的已有研究成果进行了系统梳理和点评.随后论文进一步总结了跨项目缺陷预测研究中经常使用的性能评测指标和评测数据集,其统计结果可以辅助研究人员针对该问题进行合理的实验设计.最后总结全文,并分别从数据集搜集、数据集预处理、模型构建和评估、模型应用这4个维度对未来值得关注的研究方向进行了展望.

关键词：经验软件工程软件缺陷预测跨项目软件缺陷预测迁移学习实证研究

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优化AUC两遍学习算法

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智能系统学报 2018年第3期13卷 395-398页

作者：栾寻高尉南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

ROC曲线下的面积(简称AUC)是机器学习中一种重要的性能评价准则,广泛应用于类别不平衡学习、代价敏感学习、排序学习等诸多学习任务。由于AUC定义于正负样本之间,传统方法需存储整个数据而不能适用于大数据。为解决大规模问题,前人已提... 详细信息

ROC曲线下的面积(简称AUC)是机器学习中一种重要的性能评价准则,广泛应用于类别不平衡学习、代价敏感学习、排序学习等诸多学习任务。由于AUC定义于正负样本之间,传统方法需存储整个数据而不能适用于大数据。为解决大规模问题,前人已提出优化AUC的单遍学习算法,该算法仅需遍历数据一次,通过存储一阶与二阶统计量来进行优化AUC学习。然而在实际应用中,处理二阶统计量依然需要很高的存储与计算开销。为此,本文提出了一种新的优化AUC两遍学习算法TPAUC(two-pass AUC optimization)。该算法的基本思想是遍历数据两遍,第一遍扫描数据获得正、负样本的均值,第二遍采用随机梯度下降方法优化AUC。算法的优点在于通过遍历数据两遍来避免存储和计算二阶统计量,从而提高算法的效率,最后本文通过实验说明方法的有效性。

关键词：机器学习 AUC ROC 单遍学习在线学习排序随机梯度下降统计量

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