检索结果-内蒙古大学图书馆

知识工程课程实验教学改革探索

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计算机教育 2019年第4期 167-170页

作者：胡伟南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

针对当前知识工程课程中普遍存在实验教学偏少、内容陈旧等问题,分析国内外相关课程及教材现状,提出知识工程课程实验教学的改革思路,设计新的知识工程课程实验内容,说明在实际教学中的改革效果。

关键词：知识工程语义网知识图谱实验教学改革课程建设

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基于改进随机森林算法的钓鱼网站检测方法研究

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微电子学与计算机 2019年第4期36卷 43-46,51页

作者：朱琪林果园中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 矿山数字化教育部工程研究中心江苏徐州221116 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

为了更准确快捷的对钓鱼网站进行识别,提出了一种基于改进随机森林算法的钓鱼网站检测方法.该方法挖掘钓鱼网页特征之间潜在的关联规则,并对数据集进行分区,以此区分特征数据的重要程度并计算权重以及数据选取的比例,选取数据后对数据... 详细信息

为了更准确快捷的对钓鱼网站进行识别,提出了一种基于改进随机森林算法的钓鱼网站检测方法.该方法挖掘钓鱼网页特征之间潜在的关联规则,并对数据集进行分区,以此区分特征数据的重要程度并计算权重以及数据选取的比例,选取数据后对数据空间进行相应的集合化与剪辑以此优化森林的建立,并根据建立的森林达到对钓鱼网站检测识别的目的.最终实验说明,该方法对钓鱼网站的检测识别具有很好的效果和效率.

关键词：钓鱼检测关联规则特征分区数据空间

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集成测试中的类测试顺序生成技术述评

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计算机学报 2018年第3期41卷 670-694页

作者：张艳梅姜淑娟张妙鞠小林中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南通大学计算机科学与技术学院江苏南通226019

对于面向对象程序,一个常见的问题是确定集成测试中的类的测试顺序,称为类集成测试顺序的确定问题.类测试顺序的确定问题是面向对象软件集成测试中的关键难点之一.首先,简单介绍类测试顺序确定问题的背景.其次,概括描述类集成测试顺序... 详细信息

对于面向对象程序,一个常见的问题是确定集成测试中的类的测试顺序,称为类集成测试顺序的确定问题.类测试顺序的确定问题是面向对象软件集成测试中的关键难点之一.首先,简单介绍类测试顺序确定问题的背景.其次,概括描述类集成测试顺序问题以及其产生的原由,并介绍类间依赖关系(包括类间静态依赖关系和动态依赖关系)和抽象类的定义与特点,接着对类测试顺序的确定问题进行分类并评析两种分类方式,包括破除环路的方式和估算测试桩代价的方式.其中,破除环路主要采用基于图论和基于搜索这两类方法,估算测试桩代价主要根据评价所构造的测试桩的个数多少和所构造的测试桩的总体复杂度大小这两个指标.再次,对现有解决类集成测试顺序问题的典型技术进行分类,分为基于图论和基于搜索技术两大类.然后,全面系统地分析这些相关技术的研究现状、特点等,之后还介绍了已有典型的基于图论和基于搜索技术技术在实验过程中各自所使用的评测数据集等.最后,指出未来的研究方向,并对该文进行总结.

关键词：软件测试类测试顺序集成测试破除环路测试桩代价

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演化学习专题前言

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软件学报 2018年第9期29卷 2545-2546页

作者：俞扬钱超计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027

机器学习是人工智能的核心领域之一,主要研究计算机如何通过利用经验自动提高自身的性能,机器学习技术的发展已成为新一轮人工智能热潮的主要推动力,受到高度关注.机器学习常可分解为＂表示＋评估＋优化＂3个部件,即数据与模型的表示、... 详细信息

机器学习是人工智能的核心领域之一,主要研究计算机如何通过利用经验自动提高自身的性能,机器学习技术的发展已成为新一轮人工智能热潮的主要推动力,受到高度关注.机器学习常可分解为＂表示＋评估＋优化＂3个部件,即数据与模型的表示、学习结果的评估,以及实施学习过程的优化方法 3个部分,其中优化承载了机器学习的实现,优化方法的能力也直接影响了另两个部件——模型表示和评估函数的设计范围.在解决真实应用问题时，常需要使用非线性模型和非凸评估函数，导致机器学习任务常常归结为复杂优化问题，具有不可导、不连续、大量局部极值、多目标等性质，对优化方法提出了挑战．

关键词：机器学习优化问题评估函数专题演化人工智能模型表示非线性模型

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ROP图灵完备的普遍可实现性

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软件学报 2017年第10期28卷 2583-2598页

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

返回导向编程(return-oriented programming,简称ROP)被广泛用于软件漏洞利用攻击中,用来构造攻击代码.通过更新ROP构造技术,证实了图灵完备的纯ROP攻击代码在软件模块中是普遍可实现的.ROP构造功能代码的难点是实现条件转移逻辑.通过... 详细信息

返回导向编程(return-oriented programming,简称ROP)被广泛用于软件漏洞利用攻击中,用来构造攻击代码.通过更新ROP构造技术,证实了图灵完备的纯ROP攻击代码在软件模块中是普遍可实现的.ROP构造功能代码的难点是实现条件转移逻辑.通过深入分析条件转移机器指令的执行上下文发现,对这些指令的传统认知存在一定的局限性.事实上,在已有代码中存在少量的条件转移指令,它们的两个分支的开始部分都是可复用的代码片段(称为gadgets),而且这两个gadgets会从不同的内存单元中取得下一个gadget的地址,因此,以这些条件转移指令开始的代码片段可以帮助ROP实现条件转移逻辑.把这种代码片段称为if-gadget.在Linux和Windows系统上的实验结果表明,if-gadget普遍存在,即使在代码量很小的日常可执行程序中也存在.在Binutils程序集上的实验结果表明,引入if-gadget后,构造图灵完备的ROP代码要比用传统方法容易得多.在Ubuntu这样的主流操作系统上,由于可执行程序上默认没有实施防御ROP攻击的保护机制,因此,攻击者可以在这些软件模块中构造纯ROP攻击代码来发动攻击.由此可见,ROP对系统安全的威胁比原来认为的严重得多.

关键词：软件漏洞利用返回导向编程图灵完备计算:条件转移逻辑

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获取访存依赖:并发程序动态分析基础技术综述

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软件学报 2017年第4期28卷 747-763页

作者：蒋炎岩许畅马晓星吕建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

并发错误难触发、难调试、难检测.为应对这一挑战,已有动态程序分析技术通过观测或控制并发程序执行实现其质量保障.由于并发程序不确定性主要来自共享内存,实现其动态分析的基本问题即是获取线程访问共享内存的顺序,即获取访存依赖.提... 详细信息

并发错误难触发、难调试、难检测.为应对这一挑战,已有动态程序分析技术通过观测或控制并发程序执行实现其质量保障.由于并发程序不确定性主要来自共享内存,实现其动态分析的基本问题即是获取线程访问共享内存的顺序,即获取访存依赖.提出访存依赖获取技术的综述框架,包含4个评价指标(即时性、准确性、高效性、简化性)、两种方法(在线追踪、离线合成)、两类应用(轨迹分析、并发控制).通过对已有技术的总结和分析框架中的空白,对未来可能的研究方向予以展望.

关键词：并发多处理器系统动态分析访存依赖

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常用循环摘要的自动生成方法及其应用

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软件学报 2017年第5期28卷 1051-1069页

作者：翟娟汤震浩李彬赵建华李宣东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京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

采用形式化方法证明软件的正确性,是保障软件可靠性的有效方法.而对循环语句的分析与验证,是形式化证明中的关键,对循环语句的处理一直是程序分析与验证中的一个难点问题.提出使用循环语句修改的内存和这些内存中存放的新值来描述循环... 详细信息

采用形式化方法证明软件的正确性,是保障软件可靠性的有效方法.而对循环语句的分析与验证,是形式化证明中的关键,对循环语句的处理一直是程序分析与验证中的一个难点问题.提出使用循环语句修改的内存和这些内存中存放的新值来描述循环语句的执行效果,并将该执行效果定义为循环摘要.同时,提出一种自动生成循环摘要的方法,可以为操作常用数据结构的循环自动生成循环摘要,包含嵌套循环.此外,基于循环摘要,可以自动生成循环语句的规约,包括循环不变式、循环的前置条件以及循环的后置条件.已经实现了自动生成循环摘要以及循环规约的方法,并将它们集成到验证工具Accumulator中.实验结果表明,该方法可以有效地生成循环摘要,并生成多种类型的规约,从而辅助软件程序的形式化证明,提高验证的自动化程度和效率,减轻验证人员的负担.

关键词：循环摘要循环不变式前置条件后置条件程序验证

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C/C++程序静态内存泄漏警报自动确认方法

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软件学报 2017年第4期28卷 827-844页

作者：李筱周严李孟宸陈园军 XU Guo-Qing 王林章李宣东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 Department of Computer Science University of California

内存泄漏是C/C++程序的一种常见的、难以发现的缺陷,一直困扰着软件开发者,尤其是针对长时间运行的程序或者系统软件,内存泄漏的后果十分严重.针对内存泄漏的检测,目前主要有静态分析和动态测试两种方法.动态测试实际运行程序具有较大开... 详细信息

内存泄漏是C/C++程序的一种常见的、难以发现的缺陷,一直困扰着软件开发者,尤其是针对长时间运行的程序或者系统软件,内存泄漏的后果十分严重.针对内存泄漏的检测,目前主要有静态分析和动态测试两种方法.动态测试实际运行程序具有较大开销,同时依赖测试用例的质量;静态分析技术及自动化工具已被学术界和工业界广泛运用于内存泄漏缺陷检测中,然而由于静态分析采取了保守的策略,其结果往往包含数量巨大的误报,需要通过进一步的人工确认来甄别误报.但人工确认静态分析的结果耗时且容易出错,严重限制了静态分析技术的实用性.提出一种基于混合执行测试的静态内存泄漏警报的自动化确认方法:首先,针对静态分析报告的目标程序中内存泄漏的静态警报,对目标程序进行控制流分析,并计算警报的可达性,形成制导信息;其次,基于警报制导信息对目标程序进行混合执行测试;最后,在混合执行测试过程中,监控追踪内存对象的状态,判定内存泄漏是否发生,对静态警报进行动态确认并分类.实验结果表明:该方法可对静态内存泄漏警报进行有效的分类,显著降低了人工确认的工作量.

关键词：内存泄漏静态分析警报混合执行测试确认分类

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使用敏感路径识别方法分析安卓应用安全性

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软件学报 2017年第9期28卷 2248-2263页

作者：缪小川汪睿许蕾张卫丰徐宝文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 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

安卓系统在手机端操作系统中长期占据主导地位,但由于安卓系统开放共享的特性和不够严谨的第三方市场审核机制,安卓平台受到众多恶意应用的侵扰.结合静态程序分析和机器学习方法,提出了基于敏感路径识别的安卓应用安全性分析方法.首先,... 详细信息

安卓系统在手机端操作系统中长期占据主导地位,但由于安卓系统开放共享的特性和不够严谨的第三方市场审核机制,安卓平台受到众多恶意应用的侵扰.结合静态程序分析和机器学习方法,提出了基于敏感路径识别的安卓应用安全性分析方法.首先,针对恶意应用中存在的恶意行为以及触发条件,定义了敏感路径;其次,针对安卓应用中存在大量组件间函数调用关系问题,提出了一种生成应用组件间函数调用关系图的方法;再次,由于提取出的敏感路径信息无法直接作为识别特征,实现了一种基于敏感路径信息抽象的特征提取方法;最后,从Google Play、豌豆荚、Drebin等来源收集了493个应用APK文件作为实验数据集,该方法的准确率为97.97%,高于基于API-Feature的检测方法(90.47%).此外,在恶意应用和良性应用检测的精度、召回率、F度量等方面,该方法均优于API-Feature方法.另外,实验结果表明:APK文件大小会影响实验的结果,尤其体现在分析时间上(0~4MB大小的APK平均分析用时89s;文件增大后,平均分析用时增长明显).

关键词：安卓恶意应用敏感路径组件函数调用关系程序静态分析特征抽象

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集成最大汇合:最大汇合时只有最大值有用吗

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中国科学技术大学学报 2017年第10期47卷 799-807页

作者：张皓吴建鑫计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

卷积神经网络中的汇合层基于局部相关性原理进行亚采样,在减少数据量的同时保留有用信息,从而有助于提升泛化能力.同时,汇合层可以有效提高感受野.经典的最大汇合采用赢者通吃策略,这有时会影响网络的泛化能力.为此提出集成最大汇合,用... 详细信息

卷积神经网络中的汇合层基于局部相关性原理进行亚采样,在减少数据量的同时保留有用信息,从而有助于提升泛化能力.同时,汇合层可以有效提高感受野.经典的最大汇合采用赢者通吃策略,这有时会影响网络的泛化能力.为此提出集成最大汇合,用于替代传统卷积神经网络中的汇合层.在每个局部汇合区域,集成最大汇合以p的概率使输出最大的神经元失活,激活输出第二大的神经元.集成最大汇合可以看作多个基础潜在网络的集成,也可以理解为一种输入经历一定局部形变下的经典最大汇合过程.实验结果表明,相比经典汇合方法及其他相关汇合方法,集成最大汇合取得了更好的性能.DFN-MR是近期主流结构ResNet的一个衍生,相比ResNet,DFN-MR有着更多的基础潜在网络数目,同时避免了极深网络.保持其他超参数不变,通过将DFN-MR中步长为2的卷积层改为集成最大汇合串联步长为1的卷积层的结构,可以使网络性能得到显著提高.

关键词：卷积神经网络汇合层网络集成数据扩充

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