检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2020年第2期43卷 326-351页

作者：林嘉豪章宗长姜冲郝建业苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 天津大学智能与计算学部天津300050 华为诺亚方舟实验室北京10008

模仿学习研究如何从专家的决策数据中进行学习,以得到接近专家水准的决策模型.同样学习如何决策的强化学习往往只根据环境的评价式反馈进行学习,与之相比,模仿学习能从决策数据中获得更为直接的反馈.它可以分为行为克隆、基于逆向强化... 详细信息

模仿学习研究如何从专家的决策数据中进行学习,以得到接近专家水准的决策模型.同样学习如何决策的强化学习往往只根据环境的评价式反馈进行学习,与之相比,模仿学习能从决策数据中获得更为直接的反馈.它可以分为行为克隆、基于逆向强化学习的模仿学习两类方法.基于逆向强化学习的模仿学习把模仿学习的过程分解成逆向强化学习和强化学习两个子过程,并反复迭代.逆向强化学习用于推导符合专家决策数据的奖赏函数,而强化学习基于该奖赏函数来学习策略.基于生成对抗网络的模仿学习方法从基于逆向强化学习的模仿学习发展而来,其中最早出现且最具代表性的是生成对抗模仿学习方法(Generative Adversarial Imitation Learning,简称GAIL).生成对抗网络由两个相对抗的神经网络构成,分别为判别器和生成器.GAIL的特点是用生成对抗网络框架求解模仿学习问题,其中,判别器的训练过程可类比奖赏函数的学习过程,生成器的训练过程可类比策略的学习过程.与传统模仿学习方法相比,GAIL具有更好的鲁棒性、表征能力和计算效率.因此,它能够处理复杂的大规模问题,并可拓展到实际应用中.然而,GAIL存在着模态崩塌、环境交互样本利用效率低等问题.最近,新的研究工作利用生成对抗网络技术和强化学习技术等分别对这些问题进行改进,并在观察机制、多智能体系统等方面对GAIL进行了拓展.本文先介绍了GAIL的主要思想及其优缺点,然后对GAIL的改进算法进行了归类、分析和对比,最后总结全文并探讨了可能的未来趋势.

关键词：模仿学习基于生成对抗网络的模仿学习生成对抗模仿学习模态崩塌样本利用效率

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软件定义网络环境下DoS攻防实验设计

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实验技术与管理 2021年第2期38卷 53-57页

作者：陈镭杨章静黄璞南京审计大学信息工程学院江苏南京211815 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210232

SDN作为一种新型网络架构,对网络进行集中控制、拥有全局网络视图和灵活编程能力,很大程度上代表了未来网络的发展方向。但SDN集中控制的特性和数据平面与控制平面的分离,会大大增加受到DoS攻击的可能性。该文首先详细分析了SDN环境下... 详细信息

SDN作为一种新型网络架构,对网络进行集中控制、拥有全局网络视图和灵活编程能力,很大程度上代表了未来网络的发展方向。但SDN集中控制的特性和数据平面与控制平面的分离,会大大增加受到DoS攻击的可能性。该文首先详细分析了SDN环境下控制平面、数据平面、网络主机等遭受洪范式DoS攻击或隐藏式DoS攻击的不同特点;然后利用轻量级虚拟仿真软件Mininet,结合Floodlight控制器以及流量监测工具sFlow,展示了网络拓扑创建、主机间联通测试、流表下发和网络流量监测的整体流程;最后用SDN环境下的洪范式和隐藏式DoS攻击和防御案例进行实验教学。

关键词：软件定义网络 OpenFlow 网络安全 DoS 实验教学

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序列数据的数据增强方法综述

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计算机科学与探索 2021年第7期15卷 1207-1219页

作者：葛轶洲许翔杨锁荣周青申富饶通信信息控制和安全技术重点实验室浙江嘉兴314033 中国电子科技集团公司第三十六研究所浙江嘉兴314033 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

为了追求精度,深度学习模型框架的结构越来越复杂,网络越来越深。参数量的增加意味着训练模型需要更多的数据。然而人工标注数据的成本是高昂的,且受客观原因所限,实际应用时可能难以获得特定领域的数据,数据不足问题非常常见。数据增... 详细信息

为了追求精度,深度学习模型框架的结构越来越复杂,网络越来越深。参数量的增加意味着训练模型需要更多的数据。然而人工标注数据的成本是高昂的,且受客观原因所限,实际应用时可能难以获得特定领域的数据,数据不足问题非常常见。数据增强通过人为地生成新的数据增加数据量来缓解这一问题。数据增强方法在计算机视觉领域大放异彩,让人们开始关注类似方法能否应用在序列数据上。除了翻转、裁剪等在时间域进行增强的方法外,也描述了在频率域实现数据增强的方法;除了人们基于经验或知识而设计的方法以外,对一系列基于GAN的通过机器学习模型自动生成数据的方法也进行了详细的论述。介绍了应用在自然语言文本、音频信号和时间序列等多种序列数据上的数据增强方法,亦有涉及它们在医疗诊断、情绪判断等问题上的表现。尽管数据类型不同,但总结了应用在这些类型上的数据增强方法背后的相似的设计思路。以这一思路为线索,梳理应用在各类序列数据类型上的多种数据增强方法,并进行了一定的讨论和展望。

关键词：序列数据数据增强深度学习

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实体摘要系统的解释性评测

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大数据 2021年第3期7卷 15-29页

作者：刘庆霞李俊宥程龚南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

实体摘要任务是从知识图谱中描述实体的大量三元组中选取最优子集作为摘要。现有实体摘要系统通常以较复杂的方式集成多种摘要技术特征。已开展的评测工作对现有系统进行了总体效果的评测和对比,但未能解释系统所用各摘要特征对最终效... 详细信息

实体摘要任务是从知识图谱中描述实体的大量三元组中选取最优子集作为摘要。现有实体摘要系统通常以较复杂的方式集成多种摘要技术特征。已开展的评测工作对现有系统进行了总体效果的评测和对比,但未能解释系统所用各摘要特征对最终效果的作用。为此,提出对实体摘要系统开展解释性评测。提出两种新指标:特征效用率和特征显著率,两者分别度量各摘要特征在标准摘要和系统生成摘要中的显示度,两者对比分析的结果在一定程度上可为系统取得的最终效果提供解释。基于3个评测集实现了这种评测新方法,运用6种常见的摘要特征,对9个非监督实体摘要系统和两个有监督实体摘要系统进行了解释性评测,相关代码和数据已开源。

关键词：知识图谱实体摘要评测集

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基于历史的云平台故障注入测试

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计算机学报 2019年第10期42卷 2281-2296页

作者：马骅聂长海吴化尧南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

云计算是一种能够以便利的、按需付费的方式通过网络获取计算资源并提高其可用性的模式.近年来,以云计算为基础的服务平台——云平台逐渐成为各大企业数据存储和业务部署的主要平台.由于云平台结构复杂、服务多样,发生故障在所难免.为... 详细信息

云计算是一种能够以便利的、按需付费的方式通过网络获取计算资源并提高其可用性的模式.近年来,以云计算为基础的服务平台——云平台逐渐成为各大企业数据存储和业务部署的主要平台.由于云平台结构复杂、服务多样,发生故障在所难免.为了提高云平台的可靠性,开发人员在设计云平台时加入了容错机制,目的是在发生故障的情况下也能保证云平台的正常运行.但是容错机制并不能保证云平台完全可靠,因此我们还需要对云平台的可靠性进行检验.故障注入是检验云平台可靠性的方法之一,通过人为地将故障注入正在运行的系统中,观察系统动作并判断系统的容错机制是否正常工作.现有的故障注入方法侧重于分析待测系统特征以确定故障注入点,属于白盒或灰盒测试,对复杂的云平台来说,这一工作无疑要耗费大量的时间.因此,我们提出一种不依赖于系统信息的黑盒测试方法以提高检验效率.本文在现有工作的基础上做了以下几个方面的工作:第一,我们收集了云平台历史宕机事故报告,并分析其中故障模式出现的规律.我们发现,云平台中发生的故障类型具有重复性,在此基础上,我们提取了这些故障的特征,包括所在组件、根因、产生的影响、修复方法等;第二,通过对云平台历史宕机事故报告的分析,我们发现很多事故当中的故障并不是单一出现的,并且多个故障之间具有关联性、组合性,我们深入分析了多故障之间的关系以及故障之间的组合形式,在此基础上,为了尽可能完全地检测云平台的可靠性,我们提出在故障注入过程中需要对多故障进行组合注入;第三,在对多故障进行组合的过程中我们发现,由于云平台的复杂性,故障种类的多样性,多故障之间的组合会产生组合空间爆炸问题,针对这一问题,我们做了初步探究,并提出了几种约减策略;第四,基于上述工作,我们提出了一种基于历史的故障组合方法,并利用历史故障数据,结合基础云平台架构进行模拟实验,实验结果表明我们提出的基于历史故障进行故障组合注入方法是有效可行的.

关键词：云平台故障模式历史故障故障注入

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DevOps中国调查研究

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软件学报 2019年第10期30卷 3206-3226页

作者：刘博涵张贺董黎明计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

DevOps 已提出近十年,其作为敏捷方法在完整的软件生命周期上的延伸,旨在从文化、自动化、标准化、架构以及工具支持等方面,打破开发与运维之间的壁垒,重塑软件过程,以实现在保证高质量的前提下,缩短从代码提交到产品上线之间的周期.在... 详细信息

DevOps 已提出近十年,其作为敏捷方法在完整的软件生命周期上的延伸,旨在从文化、自动化、标准化、架构以及工具支持等方面,打破开发与运维之间的壁垒,重塑软件过程,以实现在保证高质量的前提下,缩短从代码提交到产品上线之间的周期.在竞争日益激烈的市场环境下,用户对于产品服务的稳定性以及更新频率和效率的要求不断提高,DevOps 在学术界和工业界的关注程度因此也不断提高.Puppet Labs 在 2013 年开始了全球 DevOps 现状的问卷调查,迄今已发布了 5份报告.国内 DevOps的发展相对滞后,对于国内 DevOps现状的研究在工业界和学术界均处于空白.2016 年和 2018 年分别进行了两次关于 DevOps 国内现状的问卷调查以填补这一空白,两次调查的受访人数分别为 74 和 66 人.基于两次调查结果,从 DevOps 涵盖的 IT 性能表现、组织文化及相关实践、开发与运维实践、工具支持、领导力、工作比例、员工敬业度及满意度这 8 个方面,综合分析了 DevOps 在国内的发展现状与趋势,并与 Puppet Labs报告的全球现状进行了对比.总体而言,国内 DevOps虽呈现了稳步发展的态势,但与国际水平相比尚存在明显差距,目前能达到国际高水平 IT 性能的受访团队仅 6%.通过对比,总结了 17 条发现,经过综合分析,获得了 3 个主要结论:(1)员工素质和人才紧缺是国内 DevOps 滞后、过程成熟度不高的症结;(2) DevOps 化越成熟,员工敬业度和满意度越高;(3) Scrum 敏捷开发和基于主干开发是最普遍采纳的实践.基于分析结果,在未来实践与研究上给出了多项建议.

关键词：软件工程软件过程 DevOps

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面向数据特征的内存跳表优化技术

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软件学报 2020年第3期31卷 663-679页

作者：李梁吴刚王国仁东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169 北京理工大学计算机学院北京100081 计算机软件新技术国家重点实验室南京大学) 江苏南京210093

跳表作为数据库中被广泛采用的索引技术,优点在于可以达到类似折半查找的复杂度O(log(n)).但是标准跳表算法中,结点的层数是通过随机算法生成的,这就导致跳表的性能是不稳定的.在极端情况下,查找复杂度会退化到O(n).这是因为经典跳表结... 详细信息

跳表作为数据库中被广泛采用的索引技术,优点在于可以达到类似折半查找的复杂度O(log(n)).但是标准跳表算法中,结点的层数是通过随机算法生成的,这就导致跳表的性能是不稳定的.在极端情况下,查找复杂度会退化到O(n).这是因为经典跳表结构没有结合数据的特征.一个稳定的跳表结构应该充分考虑数据的分布特征去决定结点层数.基于核密度估计的方式估计数据累积分布函数,预测数据在跳表中的位置,进而设计用于判定结点层数的跳表算法.另外,跳表的查找过程中,结点层数越大的结点被访问的概率越高.针对历史数据的访问频次,设计一种保证频繁访问的“热”数据尽可能地在跳表的上层,而访问较少的“冷”数据在跳表的下层的跳表算法.最后,基于合成数据和真实数据对标准跳表和5种改进的跳表算法进行了全面的实验评估并开源代码.实验结果表明,优化的跳表最高可以获取60%的性能提升.这为未来的科研工作者和系统开发人员指出了一个很好的方向.

关键词：内存索引跳表机器学习密度估计

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面向安卓应用建模的IFML扩展

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软件学报 2019年第10期30卷 3148-3167页

作者：陆一飞潘敏学张天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)

随着智能机以及平板电脑的普及,安卓应用逐渐成为日常生活中不可或缺的重要元素之一,其复杂度也呈几何倍数增长.安卓平台存在的多设备类型、多操作系统版本问题,使得应用的设计和开发更为复杂.在这一现状下,提倡在安卓应用开发中使用模... 详细信息

随着智能机以及平板电脑的普及,安卓应用逐渐成为日常生活中不可或缺的重要元素之一,其复杂度也呈几何倍数增长.安卓平台存在的多设备类型、多操作系统版本问题,使得应用的设计和开发更为复杂.在这一现状下,提倡在安卓应用开发中使用模型来描述其开发需求与设计,以帮助开发人员更好地将注意力集中于应用,加深对开发意图的理解,更好地进行后续的开发工作.然而,当前对安卓应用的建模都采用了传统模型,无法满足安卓应用事件驱动和注重图形用户界面的特点.为此,将注重前端展示以及事件交互的交互流建模语言(IFML)应用于安卓应用的建模,描述应用中的 GUI 结构以及其中工作流的传递,从而指导应用的开发工作.考虑到安卓平台的特点,对IFML 进行了相应的面向安卓的扩展,提高了其可用性与对安卓应用的适用性,并对 IFML 模型进行了形式化定义,使得 IFML 模型能以丰富而又精确的语义来刻画开发者对于安卓应用的设计,并在应用的实现和演化中不断发挥指导作用.另外,进一步探索了 IFML 模型在应用测试这一场景中的作用.基于模型的测试方法能够检验设计和实现的一致性,还能在应用的演化过程中避免测试用例的重复编写.在案例研究中,针对 5 个安卓应用进行了 IFML 建模与测试.实验结果表明,扩展后的 IFML 在安卓应用的建模上可行、有效,所建立的 IFML 模型可直接用于测试工作,用于检测应用实现与设计是否保持一致,从而保证应用的开发质量.

关键词：交互流建模语言安卓应用模型驱动工程基于模型的测试

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基于哈希学习的异常SQL检测

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计算机应用 2021年第1期41卷 121-126页

作者：李明威蒋庆远解银朋何金栋吴丹计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 国家电网福建省电力有限公司电力科学研究院福州350007

针对最近邻(NN)方法在异常结构化查询语句(SQL)检测应用中面临的存储开销大、检索速度慢的问题,提出了一种基于哈希学习的异常SQL检测(HMSD)方法。该算法利用哈希学习来学习查询SQL语句的二值编码表示。首先,对查询SQL语句进行清洗去重... 详细信息

针对最近邻(NN)方法在异常结构化查询语句(SQL)检测应用中面临的存储开销大、检索速度慢的问题,提出了一种基于哈希学习的异常SQL检测(HMSD)方法。该算法利用哈希学习来学习查询SQL语句的二值编码表示。首先,对查询SQL语句进行清洗去重,从而将查询SQL语句表示为实值特征形式;然后利用等方差哈希方法来学习查询SQL语句的二值编码表示;最后,通过二值编码表示进行检索并提高异常SQL检测的速度。实验结果表明,在异常SQL检测数据集Wafamole上,将数据集进行随机划分,使训练集包含10000条SQL语句,测试集包含30000条SQL语句,在128比特长度下,与最近邻方法相比,所提算法的检测精度提高了1.3%,假正例率(FPR)降低了0.19%,假负例率(FNR)降低了2.41%,检索时间减少了94%,存储开销降低了97.5%;与支持向量机方法相比,所提算法的检测精度提高了0.17%,验证了所提算法能解决最近邻方法在异常SQL检测中存在的问题。

关键词：异常SQL检测最近邻二值编码表示哈希学习大规模检索

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一种面向边缘环境的多实例服务链在线部署算法

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计算机工程与科学 2021年第2期43卷 218-227页

作者：宋浒甘让兴夏飞邹昊东南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 国网江苏省电力有限公司信通分公司江苏南京210023

边缘设备的资源有限性促使部署边缘服务需要深入理解网络功能的资源消耗情况。通过无线路由器上容器化网络功能部署实验得出,除了处理业务流的计算开销外,网络功能实例间的通信也会消耗大量CPU资源。基于该发现,考虑在近距离和相对低负... 详细信息

边缘设备的资源有限性促使部署边缘服务需要深入理解网络功能的资源消耗情况。通过无线路由器上容器化网络功能部署实验得出,除了处理业务流的计算开销外,网络功能实例间的通信也会消耗大量CPU资源。基于该发现,考虑在近距离和相对低负载的对等边缘设备上分布式地部署网络功能实例,在满足时延约束的条件下均衡流量,从而最小化边缘设备负载。为此,提出细粒度服务链负载模型,并在此基础上设计实现了一种面向边缘环境的多实例服务链在线部署算法。该算法包括基于剪枝搜索策略的时延满足路径搜索、基于嵌套Top K策略的部署路径选择和基于贪心策略的网络功能部署3个组成部分。仿真实验验证了该算法的有效性。实验结果表明,相比不考虑通信开销的网络功能链部署,该算法可以降低10%边缘设备CPU负载,接近理论最优部署结果。

关键词：边缘计算网络功能虚拟化服务链部署

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