检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2016年第8期29卷 751-759页

作者：俞露高阳史颖欢南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

为了放宽动态贝叶斯网络中的同构假设,提出非同构贝叶斯网络.基于此种情况,文中提出结合先验知识的可逆跳转的马尔可夫链蒙特卡洛算法(APK-RJ-MCMC).算法基本假设为如果一个时间点左右窗口中数据均值间的欧氏距离越大,则这个时间点作为... 详细信息

为了放宽动态贝叶斯网络中的同构假设,提出非同构贝叶斯网络.基于此种情况,文中提出结合先验知识的可逆跳转的马尔可夫链蒙特卡洛算法(APK-RJ-MCMC).算法基本假设为如果一个时间点左右窗口中数据均值间的欧氏距离越大,则这个时间点作为转换点的可能性越高.基于上述假设,可得到关于每个时间点作为转换点可能性的粗略估计,将其作为先验知识调控可逆跳转的马尔可夫蒙特卡洛采样技术(RJ-MCMC)采样转换点时的生成、消除、转换动作的提议概率之比,进而调节状态跳转时的接受概率.在人工数据集和基因数据集上的实验表明,相比其它算法,APK-RJ-MCMC在转换点检测上具有更高的检测后验概率.

关键词：非同构动态贝叶斯网络可逆跳转马尔可夫链蒙特卡洛采样算法(RJ—MCMC) 分布距离先验知识

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半监督软件缺陷挖掘研究综述

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数据采集与处理 2016年第1期31卷 56-64页

作者：黎铭霍轩南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

软件质量是计算机系统安全可靠运行的保障,而软件缺陷是导致软件质量低下的重要诱因。软件缺陷挖掘技术凭借其能够通过对软件代码及其相关数据进行分析建模,发现软件系统潜在的缺陷,已得到了软件质量保障领域的广泛关注。要准确发现软... 详细信息

软件质量是计算机系统安全可靠运行的保障,而软件缺陷是导致软件质量低下的重要诱因。软件缺陷挖掘技术凭借其能够通过对软件代码及其相关数据进行分析建模,发现软件系统潜在的缺陷,已得到了软件质量保障领域的广泛关注。要准确发现软件模块中潜在的缺陷,需要利用大量带有缺陷情况标注的模块进行学习。然而,缺陷情况标注往往需要通过详细测试或人工代码检查获取,要消耗大量测试和人工资源,在实际应用中难以满足,这严重制约了软件缺陷挖掘的性能。针对这一问题,半监督学习技术被引入软件缺陷挖掘,通过对大量缺少标注的模块进行利用,辅助提升软件缺陷挖掘的性能。本文对半监督缺陷挖掘技术的研究现状进行综述。首先综述了软件缺陷挖掘研究现状,然后简要介绍了半监督学习的4种学习范式;最后系统梳理了基于半监督学习进行软件缺陷挖掘的多种方法与技术。

关键词：软件挖掘机器学习半监督学习软件缺陷挖掘

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不完全数据集的差分隐私保护决策树研究

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计算机科学 2017年第6期44卷 139-143,149页

作者：沈思倩毛宇光江冠儒南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 卡尔斯鲁厄理工学院计算机系巴登符腾堡州76131

主要研究在对不完全数据集进行决策树分析时,如何加入差分隐私保护技术。首先简单介绍了差分隐私ID3算法和差分隐私随机森林决策树算法;然后针对上述算法存在的缺陷和不足进行了修改,提出指数机制的差分隐私随机森林决策树算法;最后对... 详细信息

主要研究在对不完全数据集进行决策树分析时,如何加入差分隐私保护技术。首先简单介绍了差分隐私ID3算法和差分隐私随机森林决策树算法;然后针对上述算法存在的缺陷和不足进行了修改,提出指数机制的差分隐私随机森林决策树算法;最后对于不完全数据集提出了一种新的WP(Weight Partition)缺失值处理方法,能够在不需要插值的情况下,使决策树分析算法既能满足差分隐私保护,也能拥有更高的预测准确率和适应性。实验证明,无论是Laplace机制还是指数机制,无论是ID3算法还是随机森林决策树算法,都能适用于所提方法。

关键词：差分隐私保护不完全数据集 ID3算法随机森林决策树

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代价敏感大间隔分布学习机

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计算机研究与发展 2016年第9期53卷 1964-1970页

作者：周宇航周志华计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 软件新技术与产业化协同创新中心(南京大学) 南京210023

在现实生活中的很多应用里,对不同类别的样本错误地分类往往会造成不同程度的损失,这些损失可以用非均衡代价来刻画.代价敏感学习的目标就是最小化总体代价.提出了一种新的代价敏感分类方法——代价敏感大间隔分布学习机(cost-sensitive... 详细信息

在现实生活中的很多应用里,对不同类别的样本错误地分类往往会造成不同程度的损失,这些损失可以用非均衡代价来刻画.代价敏感学习的目标就是最小化总体代价.提出了一种新的代价敏感分类方法——代价敏感大间隔分布学习机(cost-sensitive large margin distribution machine,CS-LDM).与传统的大间隔学习方法试图最大化"最小间隔"不同,CS-LDM在最小化总体代价的同时致力于对"间隔分布"进行优化,并通过对偶坐标下降方法优化目标函数,以有效地进行代价敏感学习.实验结果表明,CS-LDM的性能显著优于代价敏感支持向量机CS-SVM,平均总体代价下降了24%.

关键词：代价敏感学习间隔分布支持向量机表示定理对偶坐标下降法

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Rings游戏开发在《Java语言程序设计A》课程中的应用研究

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现代计算机 2017年第8期23卷 15-17页

作者：陈兴国南京邮电大学计算机学院/软件学院南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046

传统的语言程序设计课程的教学方式都以教师按部就班的课堂讲授和练习为主。对大一新生来说难以理解和消化,从而产生对语言类程序设计课程的抵触情绪。通过在《Java语言程序设计A》课程中引入Rings游戏开发,不仅激发学生的学习兴趣、贯... 详细信息

传统的语言程序设计课程的教学方式都以教师按部就班的课堂讲授和练习为主。对大一新生来说难以理解和消化,从而产生对语言类程序设计课程的抵触情绪。通过在《Java语言程序设计A》课程中引入Rings游戏开发,不仅激发学生的学习兴趣、贯穿课程的知识点、在一定程度上防止沉迷游戏,而且有效地锻炼学生的思考和解决问题的能力。在游戏开发基础上,通过智能算法竞赛,引领学生走进人工智能科学前沿。

关键词：游戏开发程序设计人工智能

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面向危险操作的动态符号执行方法

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软件学报 2016年第5期27卷 1230-1245页

作者：王伟光曾庆凯孙浩计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210046 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210046

针对缺陷检测的需求,提出了面向危险操作的动态符号执行方法.依据所关注的缺陷类型,定义危险操作及危险操作相关路径,通过计算覆盖不同上下文中危险操作的能力,协助动态符号执行选择高效初始输入,并利用危险操作相关信息引导测试流程.... 详细信息

针对缺陷检测的需求,提出了面向危险操作的动态符号执行方法.依据所关注的缺陷类型,定义危险操作及危险操作相关路径,通过计算覆盖不同上下文中危险操作的能力,协助动态符号执行选择高效初始输入,并利用危险操作相关信息引导测试流程.缺陷检测成为定位待测程序内危险操作以及对危险操作相关路径进行检测的过程.实现了面向Linux平台二进制可执行程序的原型系统Crash Finder,实验结果表明,该方法能够更快地发现更多缺陷.

关键词：危险操作动态符号执行污点分析路径选择缺陷检测

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面向方面设计中干涉问题的分析工具

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软件学报 2016年第3期27卷 633-644页

作者：陈鑫黄超张一帆梅一鸣计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

干涉问题是指基础程序和方面之间或者方面之间发生不需要的相互作用,导致最终程序中产生不想要的功能,危害程序的正确性.很难检测和修正在面向方面设计中存在的干涉,已经成为推广面向方面技术的阻碍.受到技术自身可扩展能力的局限,现有... 详细信息

干涉问题是指基础程序和方面之间或者方面之间发生不需要的相互作用,导致最终程序中产生不想要的功能,危害程序的正确性.很难检测和修正在面向方面设计中存在的干涉,已经成为推广面向方面技术的阻碍.受到技术自身可扩展能力的局限,现有的基于模型验证技术的工作不能有效地处理功能干涉问题.设计开发了基于推理验证技术直接检查和去除面向方面设计中功能干涉的工具,它可以根据类和方面的功能规约自动产生确保不发生干涉的条件,并引入交互式证明工具PVS来提高证明过程的自动化程度.证明可以确认设计中无干涉存在或者为修正干涉问题提供线索.

关键词：面向方面的设计功能干涉推理验证设计演算

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自组织增量学习神经网络综述

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软件学报 2016年第9期27卷 2230-2247页

作者：邱天宇申富饶赵金熙计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

自组织增量学习神经网络SOINN(self-organizing incremental neural network)是一种基于竞争学习的两层神经网络,用于在没有先验知识的情况下对动态输入数据进行在线聚类和拓扑表示,同时,对噪音数据具有较强的鲁棒性.SOINN的增量性,使... 详细信息

自组织增量学习神经网络SOINN(self-organizing incremental neural network)是一种基于竞争学习的两层神经网络,用于在没有先验知识的情况下对动态输入数据进行在线聚类和拓扑表示,同时,对噪音数据具有较强的鲁棒性.SOINN的增量性,使得它能够发现数据流中出现的新模式并进行学习,同时不影响之前学习的结果.因此,SOINN能够作为一种通用的学习算法应用于各类非监督学习问题中.对SOINN的模型和算法进行相应的调整,可以使其适用于监督学习、联想记忆、基于模式的推理、流形学习等多种学习场景中.SOINN已经在许多领域得到了应用,包括机器人智能、计算机视觉、专家系统、异常检测等.

关键词：神经网络自组织竞争学习增量学习

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引入内可信基的应用程序保护方法

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软件学报 2016年第4期27卷 1042-1058页

作者：邓良曾庆凯计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

提出一种在不可信操作系统中保护应用程序的新方法 App ISO.针对传统的虚拟化方法的高开销问题,App ISO在不可信操作系统的同一特权层引入内可信基,代替虚拟机监控器实施应用程序保护,避免了昂贵的特权层切换.同时利用硬件虚拟化,以及... 详细信息

提出一种在不可信操作系统中保护应用程序的新方法 App ISO.针对传统的虚拟化方法的高开销问题,App ISO在不可信操作系统的同一特权层引入内可信基,代替虚拟机监控器实施应用程序保护,避免了昂贵的特权层切换.同时利用硬件虚拟化,以及页表锁定、影子IDT、切换页面等软件技术保证内可信基的安全性.证明了所提内可信基方法与虚拟化方法具有同样的高安全性.实验和分析结果表明,内可信基方法可显著地提高系统性能.

关键词：内可信基应用程序保护不可信操作系统虚拟化

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一种在不可信操作系统内核中高效保护应用程序的方法

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软件学报 2016年第5期27卷 1309-1324页

作者：邓良曾庆凯计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

在现代操作系统中,内核运行在最高特权层,管理底层硬件并向上层应用程序提供系统服务,因而安全敏感的应用程序很容易受到来自底层不可信内核的攻击.提出了一种在不可信操作系统内核中保护应用程序的方法App Fort.针对现有方法的高开销问... 详细信息

在现代操作系统中,内核运行在最高特权层,管理底层硬件并向上层应用程序提供系统服务,因而安全敏感的应用程序很容易受到来自底层不可信内核的攻击.提出了一种在不可信操作系统内核中保护应用程序的方法App Fort.针对现有方法的高开销问题,App Fort结合x86硬件机制(操作数地址长度)、内核代码完整性保护和内核控制流完整性保护,对不可信内核的硬件操作和软件行为进行截获和验证,从而高效地保证应用程序的内存、控制流和文件I/O安全.实验结果表明:App Fort的开销极小,与现有工作相比明显提高了性能.

关键词：不可信操作系统内核应用程序保护操作数地址长度

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