检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年第4期36卷 1461-1488页

作者：孙伟松陈宇琛赵梓含陈宏葛一飞韩廷旭黄胜寒李佳讯房春荣陈振宇计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210093 南京大学软件学院江苏南京210093 苏州大学数学科学学院江苏苏州215006

随着深度学习技术在计算机视觉与自然语言处理等领域取得巨大成功,软件工程研究者开始尝试将其引入到软件工程任务求解当中.已有研究结果显示,深度学习技术在各种代码相关任务(例如代码检索与代码摘要)上具有传统方法与机器学习方法无... 详细信息

随着深度学习技术在计算机视觉与自然语言处理等领域取得巨大成功,软件工程研究者开始尝试将其引入到软件工程任务求解当中.已有研究结果显示,深度学习技术在各种代码相关任务(例如代码检索与代码摘要)上具有传统方法与机器学习方法无法比拟的优势.这些面向代码相关任务训练的深度学习模型统称为深度代码模型.然而,由于神经网络的脆弱性和不可解释性,与自然语言处理模型与图像处理模型一样,深度代码模型安全也面临众多挑战,已经成为软件工程领域的焦点.近年来,研究者提出了众多针对深度代码模型的攻击与防御方法.然而,目前仍缺乏对深度代码模型安全研究的系统性综述,不利于后续研究者对该领域进行快速的了解.因此,为了总结该领域研究现状、挑战及时跟进该领域的最新研究成果,搜集32篇该领域相关论文,并将现有的研究成果主要分为后门攻击与防御技术和对抗攻击与防御技术两类.按照不同技术类别对所收集的论文进行系统地梳理和总结.随后,总结该领域中常用的实验数据集和评估指标.最后,分析该领域所面临的关键挑战以及未来可行的研究方向,旨在为后续研究者进一步推动深度代码模型安全的发展提供有益指导.

关键词：深度代码模型深度代码模型安全人工智能模型安全后门攻击与防御对抗攻击与防御

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面向深度学习的图像数据增强综述

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软件学报 2025年第3期36卷 1390-1412页

作者：杨锁荣杨洪朝申富饶赵健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 南京大学人工智能学院江苏南京210023 南京大学电子科学与工程学院江苏南京210023

深度学习已经在许多计算机视觉任务中取得了显著的成果.然而,深度神经网络通常需要大量的训练数据以避免过拟合,但实际应用中标记数据可能非常有限.因此,数据增强已成为提高训练数据充分性和多样性的有效方法,也是深度学习模型成功应用... 详细信息

深度学习已经在许多计算机视觉任务中取得了显著的成果.然而,深度神经网络通常需要大量的训练数据以避免过拟合,但实际应用中标记数据可能非常有限.因此,数据增强已成为提高训练数据充分性和多样性的有效方法,也是深度学习模型成功应用于图像数据的必要环节.系统地回顾不同的图像数据增强方法,并提出一个新的分类方法,为研究图像数据增强提供了新的视角.从不同的类别出发介绍各类数据增强方法的优势和局限性,并阐述各类方法的解决思路和应用价值.此外,还介绍语义分割、图像分类和目标检测这3种典型计算机视觉任务中常用的公共数据集和性能评价指标,并在这3个任务上对数据增强方法进行实验对比分析.最后,讨论当前数据增强所面临的挑战和未来的发展趋势.

关键词：深度学习图像数据增强图像识别泛化性能计算机视觉

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词典释义增强的古文机器翻译

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中文信息学报 2025年第4期39卷 85-95页

作者：李家欢吴若纯黄书剑胡文菁陈冀轩徐维潞陈家骏南京大学软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 南京大学计算机学院江苏南京210023

古文自动翻译技术可有效促进古籍的传承和发展,弘扬中华传统文化。然而,现有古籍翻译语料规模较小,知识缺乏,导致古文翻译系统性能不佳。该文提出使用词典注释资源增强古文翻译系统。作者收集古汉语常见汉字的释义,并设计了一个词典释... 详细信息

古文自动翻译技术可有效促进古籍的传承和发展,弘扬中华传统文化。然而,现有古籍翻译语料规模较小,知识缺乏,导致古文翻译系统性能不佳。该文提出使用词典注释资源增强古文翻译系统。作者收集古汉语常见汉字的释义,并设计了一个词典释义选择-融合的二阶段机器翻译框架,以从词典释义中获取有效信息,去除无效信息。在一个中等规模的古文翻译数据集上的实验表明,该文的方法相比于基线模型和前人的释义融合方法,显著提升了翻译质量。另外,该文还设计了一个具有古文特色的翻译人工评估体系,并对现有的古文翻译系统进行了综合、全面的评估。

关键词：古汉语机器翻译词典释义

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FactChain:一个基于区块链的众包知识融合系统

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软件学报 2022年第10期33卷 3546-3564页

作者：朱向荣吴鸿祜胡伟计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

知识图谱作为诸多人工智能应用的关键,受到学术界和工业界的广泛关注.当前的知识图谱一般由特定组织构建并维护,以RDF转储文件或SPARQL查询接口的方式提供知识访问服务,这种中心化的管理方式存在不能持久化访问的弊端.具体来说,一旦服... 详细信息

知识图谱作为诸多人工智能应用的关键,受到学术界和工业界的广泛关注.当前的知识图谱一般由特定组织构建并维护,以RDF转储文件或SPARQL查询接口的方式提供知识访问服务,这种中心化的管理方式存在不能持久化访问的弊端.具体来说,一旦服务提供者单点崩溃,用户就无法以可靠的方式获取知识.此外,知识因时效性可能需要更新,不同来源的知识之间可能存在冲突,传统的知识图谱构建维护方式难以有效地处理这些问题.区块链技术以其分布式存储与共识机制,为知识图谱的分布式构建与管理提供了新思路.FactChain是一个基于区块链的知识管理系统,具有为知识的多源共享与融合建立全新的去中心化生态的潜力.使用联盟链作为底层架构,由区块链、组织和参与人这3层结构组成.通过区块链上的智能合约编程实现融合多源冲突知识的真值验证算法,具有在组织层面实现并部署基于分布式应用的参与人管理、在本地局部本体与全局共享本体间建立映射以及结合链上与链下数据响应参与人查询请求等功能.

关键词：知识图谱区块链分布式知识管理知识融合

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分布式采样理论综述

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软件学报 2022年第10期33卷 3673-3699页

作者：凤维明尹一通计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

采样是一类基本的计算问题.从一个解空间中依特定概率分布进行随机采样,这一问题在近似计数、概率推断、统计学习等方面都有着诸多重要的应用.在大数据时代,采样问题的分布式算法与分布式计算复杂性受到越来越多的关注.近年来,有一系列... 详细信息

采样是一类基本的计算问题.从一个解空间中依特定概率分布进行随机采样,这一问题在近似计数、概率推断、统计学习等方面都有着诸多重要的应用.在大数据时代,采样问题的分布式算法与分布式计算复杂性受到越来越多的关注.近年来,有一系列的工作对分布式采样理论展开系统性的研究.综述了分布式采样的重要结论,主要包括有严格理论保障的分布式采样算法、采样问题在分布式模型上的计算复杂性以及采样与推断等问题在分布式计算模型中的相互联系.

关键词：采样分布式计算计算复杂性吉布斯分布马尔可夫链

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基于对象类型的API补全方法

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软件学报 2022年第5期33卷 1736-1757页

作者：唐泽李传艺葛季栋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

近年来,随着软件技术在各行各业、不同领域的应用不断扩展与深入,同时伴随着软件架构、服务计算等技术的不断发展,软件行业涌现出了功能丰富且规模庞大的第三方API或库,软件开发者在实现软件功能的时候也越来越依赖这些API.但学习这些AP... 详细信息

近年来,随着软件技术在各行各业、不同领域的应用不断扩展与深入,同时伴随着软件架构、服务计算等技术的不断发展,软件行业涌现出了功能丰富且规模庞大的第三方API或库,软件开发者在实现软件功能的时候也越来越依赖这些API.但学习这些API的使用是非常困难且耗时的,主要有两方面的原因:1)相关文档的缺失和错误;2)相关API用法的示例代码较少.因此,研究自动的API补全方法以帮助开发人员在开发过程中正确且快速的使用API,具有很大的应用价值.然而,现有API自动补全方案多数将待补全代码段看作纯文本,忽略了API所属对象类型对预测API的影响.为此,探究了对象类型对补全API的作用,并且在对象状态图的启发下,设计了一种使用API所属对象的类型作为特征的补全方法.具体而言,首先从API调用序列中先抽取同一对象类型的子序列,利用深度学习模型编码出每个对象的状态,再利用对象状态生成整个方法块的状态表示进行补全.为了验证提出的补全方法,在6个流行Java项目上进行了验证.实验结果证明,提出的考虑对象类型的API补全方法在预测准确率上明显高于基线模型.

关键词： API补全对象类型插件

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意外充分性引导的深度神经网络测试样本生成

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计算机研究与发展 2024年第4期61卷 1003-1017页

作者：郭虹静陶传奇黄志球南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 高安全系统的软件开发与验证技术工信部重点实验室(南京航空航天大学) 南京210016 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

由于深度神经网络(deep neural network,DNN)模型的复杂性和不确定性等属性,对模型的一般行为和边界行为进行充分的测试是保障模型质量的重要手段.当前的研究主要基于制定的覆盖准则,结合模糊测试技术生成衍生测试样本,从而提升测试充分... 详细信息

由于深度神经网络(deep neural network,DNN)模型的复杂性和不确定性等属性,对模型的一般行为和边界行为进行充分的测试是保障模型质量的重要手段.当前的研究主要基于制定的覆盖准则,结合模糊测试技术生成衍生测试样本,从而提升测试充分性,但较少综合考虑测试样本的多样性及个体揭错能力.意外充分性指标量化测试样本与训练集在神经元输出方面的差异,是测试充分性评估的重要指标,目前缺乏基于此指标的测试样本生成方法.因此,提出了一种意外充分性引导的深度神经网络测试样本生成方法,首先,筛选对于决策结果贡献较大的重要神经元,以其输出值为特征,改进意外充分性指标;其次,基于测试样本的意外充分性度量筛选具有揭错能力的种子样本;最后,利用覆盖引导的模糊测试思想,将测试样本的意外充分性值和DNN模型预测的类别概率差异作为联合优化目标,利用梯度上升算法计算扰动,迭代生成测试样本.为了验证所提方法的有效性,选取5个DNN模型作为被测对象,涵盖4种不同的图像数据集,实验结果表明,改进的意外充分性指标能够有效捕捉异常的测试样本,同时减少计算时间开销.在测试样本生成方面,与方法DeepGini和RobOT相比,基于所提的种子样本选择策略生成的衍生测试集的意外覆盖率最高提升了5.9个百分比和15.9个百分比.相比于方法DLFuzz和DeepXplore,所提方法的意外覆盖率最高提升了26.5个百分比和33.7个百分比.

关键词：软件测试测试样本生成测试覆盖深度神经网络意外充分性

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一种满足差分隐私的图赌博机算法

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软件学报 2022年第9期33卷 3223-3235页

作者：卢世银王广辉邱梓豪张利军计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

图赌博机是一种重要的不确定性环境下的序列决策模型,在社交网络、电子商务和推荐系统等领域都得到了广泛的应用.目前,针对图赌博机的工作都只关注如何快速识别最优摇臂从而最小化累积遗憾,而忽略了在很多应用场景中存在的隐私保护问题... 详细信息

图赌博机是一种重要的不确定性环境下的序列决策模型,在社交网络、电子商务和推荐系统等领域都得到了广泛的应用.目前,针对图赌博机的工作都只关注如何快速识别最优摇臂从而最小化累积遗憾,而忽略了在很多应用场景中存在的隐私保护问题.为了克服现有图赌博机算法的缺陷,提出了一种满足差分隐私的图赌博机算法GAP(图反馈下的差分隐私摇臂消除策略).一方面,GAP算法阶段性地根据摇臂的经验平均奖赏更新摇臂选取策略,并在计算摇臂的经验平均奖赏时引入拉普拉斯噪声,从而确保恶意攻击者难以根据算法输出推算摇臂奖赏数据,保护了隐私.另一方面,GAP算法在每个阶段根据精心构造的反馈图的独立集探索摇臂集合,有效地利用了图形式的反馈信息.证明了GAP算法满足差分隐私性质,具有与理论下界相匹配的遗憾界.在仿真数据集上的实验结果表明:GAP算法在有效保护隐私的同时取得了与现有无隐私保护的图赌博机算法相当的累积遗憾.

关键词：图赌博机差分隐私不确定性环境下的序列决策独立集拉普拉斯噪声

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软件库依赖图谱的复杂性度量方法及其潜在应用

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软件学报 2023年第11期34卷 5282-5311页

作者：于海王莹徐美秋杨博许畅朱志良东北大学软件学院辽宁沈阳110169 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210046 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210046

在软件开发过程中,软件库可以减少开发时间和节约成本而被广泛使用,因此现代软件项目包含多种不同来源的代码而使得系统具有更高的复杂性和多样性.软件库在使用的过程中常常伴随着各种风险,如低质量或安全漏洞,从而严重影响软件项目的质... 详细信息

在软件开发过程中,软件库可以减少开发时间和节约成本而被广泛使用,因此现代软件项目包含多种不同来源的代码而使得系统具有更高的复杂性和多样性.软件库在使用的过程中常常伴随着各种风险,如低质量或安全漏洞,从而严重影响软件项目的质量.通过分析与软件库的耦合强度,来量化由软件库的依赖关系而引入客户代码的复杂性和多样性.首先,根据客户代码与软件库之间方法的调用关系建立软件边界图模型,区分开客户代码和软件库的代码边界;进而基于此提出一套软件库依赖图谱的复杂性度量指标RMS,用以量化不同来源软件之间的耦合强度.在实验过程中,挖掘Apache开源社区中10个流行软件所有历史版本数据,最终收集到7857个真实项目间依赖缺陷问题.在上述真实数据基础上,结合所提出的复杂性度量指标RMS,利用假设验证方法开展实证调查研究来探讨:H1:风险因子更高的边界节点是否更容易引入更多数量的项目间依赖缺陷;H2:风险因子更高的边界节点会是否更容易引入严重等级高的项目间依赖缺陷;H3:RMS度量指标数值多大程度地影响了引入项目间依赖缺陷数量和严重等级.实验结果表明,根据RMS度量指标评估,与软件库耦合度更高的边界节点容易引入更多数量且严重等级高的项目间依赖缺陷.与传统复杂性度量指标对比,RMS度量指标较大程度地影响了引入项目间依赖缺陷的数量和严重等级.

关键词：经验软件工程第三方库软件度量指标假设验证

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一种基于自演化预训练的多变量时间序列预测算法

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计算机学报 2022年第3期45卷 513-525页

作者：万晨李文中丁望祥张治杰叶保留陆桑璐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

时间序列预测是典型的时间序列分析任务,对于辅助决策、资源配置、提前采取止损措施等方面有重要意义,在包括电力、气象、交通、商业等领域有广泛应用.近年来,时间序列预测算法一直是机器学习的热门研究领域,其中多变量时间序列预测是... 详细信息

时间序列预测是典型的时间序列分析任务,对于辅助决策、资源配置、提前采取止损措施等方面有重要意义,在包括电力、气象、交通、商业等领域有广泛应用.近年来,时间序列预测算法一直是机器学习的热门研究领域,其中多变量时间序列预测是一个具有挑战性的任务.本文研究多变量时间序列预测的局部变量预测精度问题,即多变量预测需要在提升整体预测性能的同时保证局部单变量的预测精度.针对现有多变量时间序列预测算法不能保障局部变量预测精度的局限性,我们设计并实现了一种基于自演化预训练的多变量时间序列预测算法SEPNets.基于预训练的思想,SEPNets首先构建和训练单变量时间序列模型作为后续建模的基准.然后,通过拓展时序卷积网络和长短记忆(LSTM)单元来建模变量间复杂的时序依赖关系.通过将预训练模型和拓展模型进行融合再训练,SEPNets可以保障多变量时间序列预测的局部变量预测精度,并提升总体的预测性能.我们在5个真实数据集上对所提模型进行性能评估.实验结果表明,本文提出的SEPNets算法比现有算法获得相对最高的预测精度,同时在保障局部变量预测精度上具有更好的性能.

关键词：时间序列预测多变量时间序列机器学习神经网络预训练

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