检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2024年第3期41卷 87-93页

作者：何望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

针对跨云平台的资源调度问题,提出一种基于代理双向竞拍的弹性资源调度方案。该方案在拍卖过程中引入交易延时排队影响因子,排队轮数越多,排队影响因子值越大,竞价提交优先级越高,同时根据服务等级协议判定不合规交易的惩罚金数额,以惩... 详细信息

针对跨云平台的资源调度问题,提出一种基于代理双向竞拍的弹性资源调度方案。该方案在拍卖过程中引入交易延时排队影响因子,排队轮数越多,排队影响因子值越大,竞价提交优先级越高,同时根据服务等级协议判定不合规交易的惩罚金数额,以惩罚金制度防范恶意竞拍交易的出现。每轮竞拍允许并发实现多项交易。仿真结果表明,该方案保证了竞拍成功率,并且与传统一次拍卖成交方案相比,其竞拍时间减少了0.32 s,同时能提高16%的用户收益与9%的资源提供商利益。

关键词：双向竞拍资源调度排队影响因子恶意竞拍

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车联网边缘计算环境下基于流量预测的高效任务卸载策略研究

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电子学报 2024年

作者：许小龙杨威杨辰翊程勇齐连永项昊龙窦万春南京信息工程大学软件学院江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏省先进计算与智能服务工程研究中心东南大学软件学院中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

车联网（Internet of Vehicles,IoV）边缘计算通过将移动边缘计算和车联网相结合，实现了车辆计算任务从云服务器向边缘服务器的下沉，从而有效降低了车联网服务的响应时延.然而，车联网中不规则的交通流时空分布会导致边缘服务器计算... 详细信息

车联网（Internet of Vehicles,IoV）边缘计算通过将移动边缘计算和车联网相结合，实现了车辆计算任务从云服务器向边缘服务器的下沉，从而有效降低了车联网服务的响应时延.然而，车联网中不规则的交通流时空分布会导致边缘服务器计算负载不均衡，进而影响车联网服务的实时响应.为此，本文提出了一种车联网边缘计算环境下基于流量预测的高效任务卸载策略.具体而言，首先设计了能充分挖掘路段间连通性和距离信息的切比雪夫图加权网络（Chebyshev graph Weighted Network,ChebWN）进行交通流量预测.然后，设计了一种基于深度强化学习的二元任务卸载方法（DRL-based Binary task Offloading Algorithm,DBOA），该算法将二元任务卸载的决策过程分为两个阶段，即首先通过深度强化学习得到卸载策略，再通过一维双端查找算法确定最大化总计算速率的时间片分配方案，降低了决策过程的复杂度.最后，通过大量的对比实验验证了ChebWN在预测交通流量方面的准确性，以及DBOA在提升车联网服务响应速度方面的优越性.

关键词：移动边缘计算深度强化学习车联网图神经网络(GNN) 任务卸载

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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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领域驱动设计模式的收益与挑战:系统综述

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软件学报 2021年第9期32卷 2642-2664页

作者：贾子甲钟陈星周世旗荣国平章程南京大学软件学院江苏南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601

背景:近年来,领域驱动设计(domain driven design,简称DDD)作为一种软件设计方法在业界中逐渐流行起来,并形成了若干应用的固有范式,即领域驱动设计模式(domain driven design pattern,简称DDDP).然而,目前软件开发社区却仍然对DDDP在... 详细信息

背景:近年来,领域驱动设计(domain driven design,简称DDD)作为一种软件设计方法在业界中逐渐流行起来,并形成了若干应用的固有范式,即领域驱动设计模式(domain driven design pattern,简称DDDP).然而,目前软件开发社区却仍然对DDDP在软件项目中的作用缺少较为全面的了解.目的:旨在揭示DDDP的应用情况,即哪些DDDP被应用到了软件开发中,以及其所带来的收益、挑战及相应的缓解挑战方法.方法:应用系统化文献综述方法,对2003年-2019年7月之间发表的相关文献进行了识别、筛选、汇总和分析.结果:通过结合手动检索、自动检索和滚雪球等过程,覆盖了1884篇相关文献,经过筛选,最终得到26篇高质量文献,对应26个独立的研究.总结了基础研究中DDDP的应用概况,即已经被应用到软件开发中的DDDP以及应用DDDP所获得的11项收益、17个挑战以及相应的缓解挑战方法.结论:因为对领域知识非常重视,领域驱动设计能够帮助实践者更好地进行软件设计,但在具体应用领域驱动设计模式时却存在着诸多挑战.虽然目前存在一些缓解方法能够在一定程度上应对挑战,但是仍然存在很多不足.通过系统文献综述,填补了学术界在这一领域的空白.考虑到DDDP的实践价值与当前理论成熟度的不匹配,未来工业界和学术界应该给予该领域更多关注.

关键词：系统文献综述经验研究领域驱动设计软件设计

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物联网固件安全缺陷检测研究进展

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信息安全学报 2021年第3期6卷 141-158页

作者：张弛司徒凌云王林章计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023

固件是物联网设备的基础使能软件,其中存在的安全缺陷是物联网设备遭受攻击的根本原因之一。由于物联网设备资源受限,难以部署完善的安全防护机制,身处不安全的网络环境中,其固件缺陷一旦被恶意利用,轻则使设备宕机,重则威胁安全攸关领... 详细信息

固件是物联网设备的基础使能软件,其中存在的安全缺陷是物联网设备遭受攻击的根本原因之一。由于物联网设备资源受限,难以部署完善的安全防护机制,身处不安全的网络环境中,其固件缺陷一旦被恶意利用,轻则使设备宕机,重则威胁安全攸关领域基础设施,造成巨大的生命财产损失。因此,有效的固件安全缺陷检测已然成为保障物联网设备安全的关键,也成为学术界和工业界研究的热点。面对物联网设备数量的高速增长、固件自身规模和复杂性的不断攀升、固件类型的日益多样化、固件缺陷的持续增多,现有的物联网固件安全缺陷检测研究面临挑战。本文归纳了典型物联网固件实现缺陷类型,分析了典型缺陷产生机理,从静态分析、符号执行、模糊测试、程序验证、基于机器学习的方法等角度综述了现有固件缺陷检测方法。通过对不同方法优势与不足的分析,为进一步提升固件安全缺陷检测方法的智能化、精准化、自动化、有效性、可扩展性提供指导。在此基础上,本文展望了未来可以开展的研究工作。

关键词：物联网设备实时操作系统固件安全缺陷检测

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基于模型的移动应用功能场景自动标注方法

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计算机工程与设计 2023年第10期44卷 3039-3046页

作者：郑晓梅钱正轩李刚王天舒南京中医药大学人工智能与信息技术学院江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

对于程序功能场景的识别一直是程序理解方面的难点之一,现有的方法主要还是依靠人工标注。针对该难点,对移动应用的执行过程进行研究,提出一种基于模型的功能场景自动化标注方法AFSLM。基于交互流建模语言IFML国际标准构造刻画移动应用... 详细信息

对于程序功能场景的识别一直是程序理解方面的难点之一,现有的方法主要还是依靠人工标注。针对该难点,对移动应用的执行过程进行研究,提出一种基于模型的功能场景自动化标注方法AFSLM。基于交互流建模语言IFML国际标准构造刻画移动应用执行特征的应用执行路径ARP动态模型,用于直接对应移动应用的测试脚本,设计用于度量功能场景相似度的模型匹配算法,提出基于模型的功能场景自动化标注方法AFSLM,实现将人工测试模型的功能场景标签泛化到自动化工具探索模型上,实现高效的功能场景自动化标注。通过实例研究和实验评估,展示方法的有效性。

关键词：功能场景人工标注自动化标注方法交互流建模语言应用执行路径相似度泛化

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基于深度学习的混合模糊测试方法

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软件学报 2021年第4期32卷 988-1005页

作者：高凤娟王豫司徒凌云王林章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 南京大学信息管理学院江苏南京210023

随着软件技术的快速发展,面向领域的软件系统在广泛使用的同时带来了研究与应用上的新挑战.由于领域应用对安全性、可靠性有着很高的要求,而符号执行和模糊测试等技术在保障软件系统的安全性、可靠性方面已经发展了数十年,许多研究和被... 详细信息

随着软件技术的快速发展,面向领域的软件系统在广泛使用的同时带来了研究与应用上的新挑战.由于领域应用对安全性、可靠性有着很高的要求,而符号执行和模糊测试等技术在保障软件系统的安全性、可靠性方面已经发展了数十年,许多研究和被发现的缺陷表明了它们的有效性.但是,由于两者的优劣各有不同,将这两者相结合仍是近期热门研究的话题.目前的结合方法在于两者相互协助,例如,模糊测试不可达的区域交给符号执行求解.但是,这些方法只能在模糊测试(或符号执行)运行时判定是否应该借助符号执行(或模糊测试),无法同时利用这两者的优势,从而导致性能不足.基于此,提出基于深度学习,将基于符号执行的测试与模糊测试相结合的混合测试方法.该方法旨在测试开始之前就判断适合模糊测试(或符号执行)的路径集,从而制导模糊测试(或符号执行)到达适合它们的区域.同时,还提出混合机制实现两者之间的交互,从而进一步提升整体的覆盖率.基于LAVA-M中程序的实验结果表明,所提方法相对于单独符号执行或模糊测试,能够提升20%+的分支覆盖率,增加约1~13倍的路径数目,多检测出929个缺陷.

关键词：软件测试深度学习路径表示符号执行模糊测试混合测试

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基于指针生成网络的代码注释自动生成模型

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软件学报 2021年第7期32卷 2142-2165页

作者：牛长安葛季栋唐泽李传艺周宇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 南京大学软件学院江苏南京210093 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106

代码注释在软件质量保障中发挥着重要的作用,它可以提升代码的可读性,使代码更易理解、重用和维护.但是出于各种各样的原因,有时开发者并没有添加必要的注释,使得在软件维护的过程中,往往需要花费大量的时间来理解代码,大大降低了软件... 详细信息

代码注释在软件质量保障中发挥着重要的作用,它可以提升代码的可读性,使代码更易理解、重用和维护.但是出于各种各样的原因,有时开发者并没有添加必要的注释,使得在软件维护的过程中,往往需要花费大量的时间来理解代码,大大降低了软件维护的效率.近年来,多项工作利用机器学习技术自动生成代码注释,这些方法从代码中提取出语义和结构化信息后,输入序列到序列的神经网络模型生成相应的注释,均取得了不错的效果.然而,当前最好的代码注释生成模型Hybrid-DeepCom仍然存在两方面的不足.一是其在预处理时可能破坏代码结构导致不同实例的输入信息不一致,使得模型学习效果欠佳;二是由于序列到序列模型的限制,其无法在注释中生成词库之外的单词(out-of-vocabulary word,简称OOV word).例如在源代码中出现次数极少的变量名、方法名等标识符通常都为OOV词,缺少了它们,注释将难以理解.为解决上述问题,提出了一种新的代码注释生成模型CodePtr.一方面,通过添加完整的源代码编码器解决代码结构被破坏的问题;另一方面,引入指针生成网络(pointer-generator network)模块,在解码的每一步实现生成词和复制词两种模式的自动切换,特别是遇到在输入中出现次数极少的标识符时模型可以直接将其复制到输出中,以此解决无法生成OOV词的问题.最后,在大型数据集上通过实验对比了CodePtr和Hybrid-DeepCom模型,结果表明,当词库大小为30000时,CodePtr的各项翻译效果指标平均提升6%,同时,处理OOV词的效果提升近50%,充分说明了CodePtr模型的有效性.

关键词：软件质量保障代码注释生成神经网络 out-of-vocabulary word 指针生成网络

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一种静态分析与知识图谱结合的Java冗余代码检测方法

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计算机科学 2023年第3期50卷 65-71页

作者：刘昕炜陶传奇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京210016 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京210016

冗余代码普遍存在于商业和开源软件中,它的存在可能会增加内存占用,影响代码可维护性,增加维护成本。快速类型分析算法是当前Java冗余代码检测中常用的静态分析方法,该算法在虚方法分析方面还存在一些不足。XTA是一种调用图构造算法,在... 详细信息

冗余代码普遍存在于商业和开源软件中,它的存在可能会增加内存占用,影响代码可维护性,增加维护成本。快速类型分析算法是当前Java冗余代码检测中常用的静态分析方法,该算法在虚方法分析方面还存在一些不足。XTA是一种调用图构造算法,在处理虚方法的调用方面具有较高的精度和效率。文中提出了一种基于XTA调用图构建算法的方法来检测Java代码中的冗余代码,在一个名为“RCD”(Redundant Code Detection)的工具原型中实现了这种方法,并通过构建知识图谱辅助人工审查,以提高人工审查的效率以及冗余代码检测的可信度。通过在4个开源Java应用程序上的实验对RCD与其他3个冗余代码检测工具进行了比较。实验结果表明,RCD在检测冗余代码的准确性方面相比其他工具提高了1%~30%,同时在检测冗余虚方法的完整性方面提升了4%左右。

关键词：冗余代码检测调用图构建静态分析知识图谱

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人脸识别任务驱动的低光照图像增强算法

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图学学报 2022年第6期43卷 1170-1181页

作者：范溢华王永振燕雪峰宫丽娜郭延文魏明强南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

图像容易受外界照明条件的影响或相机参数条件的限制,导致图像整体偏暗、视觉效果不佳,降低了下游视觉任务的性能,从而引发安全问题。以人脸识别任务为驱动,提出了一种基于对比学习范式的非成对低光照图像增强算法Low-FaceNet。Low-Face... 详细信息

图像容易受外界照明条件的影响或相机参数条件的限制,导致图像整体偏暗、视觉效果不佳,降低了下游视觉任务的性能,从而引发安全问题。以人脸识别任务为驱动,提出了一种基于对比学习范式的非成对低光照图像增强算法Low-FaceNet。Low-FaceNet主干采用基于U-Net结构的图像增强网络,引入特征保持、语义分割和人脸识别3个子网络辅助图像增强网络的训练。使用对比学习范式可以使得真实世界大量非成对的低光照和正常光照图像作为负/正样本,提高了真实场景的泛化能力;融入高阶语义信息,可以指导低阶图像增强网络更高质量地增强图像;任务驱动可以增强图像的同时提升人脸识别的准确率。在多个公开数据集上进行验证,可视化与量化结果均表明,Low-FaceNet能在增强图像亮度的同时保持图像中各种细节特征,并有效地提升低光照条件下人脸识别的准确率。

关键词：低光照图像增强人脸识别对比学习任务驱动语义分割

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