检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2024年第3期35卷 1440-1465页

作者：吴骏曹杰王崇骏谢俊元南京财经大学江苏省电子商务重点实验室江苏南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

社会法则是在多Agent系统中为确立某种目标属性而对各个Agent实施的行为限制集合.在Agent具有“个体理性”及“私有信息”的“策略情况”下,社会法则合成问题不应建模成通常的优化问题,而应建模成算法机制设计问题.“最小化副作用”经... 详细信息

社会法则是在多Agent系统中为确立某种目标属性而对各个Agent实施的行为限制集合.在Agent具有“个体理性”及“私有信息”的“策略情况”下,社会法则合成问题不应建模成通常的优化问题,而应建模成算法机制设计问题.“最小化副作用”经常是社会法则需要满足的基本要求.从博弈论的角度来看,“最小化副作用”与“最大化社会福利”的概念紧密相关,可以将“最小化副作用的社会法则合成”建模为一种效率机制设计问题.不仅需要为给定目标属性找到有效且社会福利最大的社会法则,还需要向Agent支付适当的金额,以实现激励相容性和个体理性.首先基于VCG机制设计一种名叫VCG-SLM的效率机制,证明它可满足所有必需的形式属性.然而,由于发现可证明该机制的计算是一个FP^(NP)-完全问题,针对性地提出该机制的一种基于整数规划的实现方式VCG-SLM-ILP,基于ATL语义将分配及支付的计算转化为整数规划,并严格地证明其正确性,从而可有效利用目前已非常成熟的工业级整数规划求解器,成功解决棘手的机制计算问题.

关键词：多Agent系统社会法则算法机制设计

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基于eBPF的内核堆漏洞动态缓解机制

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软件学报 2024年第7期35卷 3332-3354页

作者：王子成郭迎港钟炳南陈越琦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 Department of Computer Science University of Colorado BoulderBoulder 80309USA

内核堆漏洞是目前操作系统安全的主要威胁之一,用户层攻击者通过触发漏洞能够泄露或修改内核敏感信息,破坏内核控制流,甚至获取root权限.但是由于漏洞的数量和复杂性剧增,从漏洞首次被报告到开发者给出修复补丁(patch)往往需要较长时间... 详细信息

内核堆漏洞是目前操作系统安全的主要威胁之一,用户层攻击者通过触发漏洞能够泄露或修改内核敏感信息,破坏内核控制流,甚至获取root权限.但是由于漏洞的数量和复杂性剧增,从漏洞首次被报告到开发者给出修复补丁(patch)往往需要较长时间,而内核现阶段采用的缓解机制均能被稳定绕过.为此提出一种基于eBPF的内核堆漏洞动态缓解框架,用于在修复时间窗口中降低内核安全风险.动态缓解框架采取数据对象空间随机化策略,在每次分配时为漏洞报告中涉及的数据对象分配随机地址,并充分利用eBPF的动态、安全特性将空间随机化对象在运行时注入内核,使得攻击者无法准确放置攻击负载,堆漏洞几乎无法被利用.评估40个真实内核堆漏洞,并收集12个绕过现有缓解机制的攻击程序进行进一步分析和实验,证实动态缓解框架提供充足的安全性.性能测试表明,即使在严苛情况下,大量分配的4类数据对象仅对系统造成约1%的性能损耗和可以忽略不计的内存损耗,同时增加保护对象的数量几乎不引入额外性能损耗.所提机制对比相关工作适用范围更广,安全性更强,而且无需安全专家发布的漏洞补丁,可以根据漏洞报告生成缓解程序,具备广阔应用前景.

关键词：系统安全漏洞缓解 eBPF

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元强化学习研究综述

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软件学报 2024年第4期35卷 1618-1650页

作者：陈奕宇霍静丁天雨高阳南京大学计算机科学与技术系江苏南京210043 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210043 Applied Sciences Group MicrosoftRedmondWA 98034USA

近年来,深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)已经在诸多序贯决策任务中取得瞩目成功,但当前,深度强化学习的成功很大程度依赖于海量的学习数据与计算资源,低劣的样本效率和策略通用性是制约其进一步发展的关键因素.元强化学... 详细信息

近年来,深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)已经在诸多序贯决策任务中取得瞩目成功,但当前,深度强化学习的成功很大程度依赖于海量的学习数据与计算资源,低劣的样本效率和策略通用性是制约其进一步发展的关键因素.元强化学习(meta-reinforcementlearning,Meta-RL)致力于以更小的样本量适应更广泛的任务,其研究有望缓解上述限制从而推进强化学习领域发展.以元强化学习工作的研究对象与适用场景为脉络,对元强化学习领域的研究进展进行了全面梳理:首先,对深度强化学习、元学习背景做基本介绍;然后,对元强化学习作形式化定义及常见的场景设置总结,并从元强化学习研究成果的适用范围角度展开介绍元强化学习的现有研究进展;最后,分析了元强化学习领域的研究挑战与发展前景.

关键词：元强化学习强化学习深度强化学习元学习

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面向对象软件度量阈值的确定方法:问题、进展与挑战

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软件学报 2023年第1期34卷 50-102页

作者：梅元清郭肇强周慧聪李言辉陈林卢红敏周毓明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

面向对象软件度量是理解和保证面向对象软件质量的重要手段之一.通过将面向对象软件的度量值与其阈值比较,可简单直观评价其是否有可能包含缺陷.确定度量阈值方法主要有基于数据分布特征的无监督学习方法和基于缺陷相关性的有监督学习方... 详细信息

面向对象软件度量是理解和保证面向对象软件质量的重要手段之一.通过将面向对象软件的度量值与其阈值比较,可简单直观评价其是否有可能包含缺陷.确定度量阈值方法主要有基于数据分布特征的无监督学习方法和基于缺陷相关性的有监督学习方法.两类方法各有利弊:无监督学习方法无需标签信息而易于实现,但所得阈值的缺陷预测性能通常较差;有监督学习方法通过机器学习算法提升所得阈值的缺陷预测性能,但标签信息在实际过程中不易获得且度量与缺陷链接技术复杂.近年来,两类方法的研究者不断探索并取得较大进展.同时,面向对象软件度量阈值确定方法研究仍存在一些亟待解决的挑战.对近年来国内外学者在该领域的研究成果进行系统性的总结.首先,阐述面向对象软件度量阈值确定方法的研究问题.其次,分别从无监督学习方法和有监督学习方法总结相关研究进展,并梳理具体的理论和实现的技术路径.然后,简要介绍面向对象软件度量阈值的其他相关技术.最后,总结当前该领域研究过程面临的挑战并给出建议的研究方向.

关键词：面向对象软件度量阈值缺陷预测

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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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软件缺陷预测模型间的比较实验:问题、进展与挑战

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软件学报 2023年第2期34卷 582-624页

作者：刘旭同郭肇强刘释然张鹏卢红敏周毓明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

近年来,研究者提出了大量的软件缺陷预测模型,新模型往往通过与过往模型进行比较实验来表明其有效性.然而,研究者在设计新旧模型间的比较实验时并没有达成共识,不同的工作往往采用不完全一致的比较实验设置,这可能致使在对比模型时得到... 详细信息

近年来,研究者提出了大量的软件缺陷预测模型,新模型往往通过与过往模型进行比较实验来表明其有效性.然而,研究者在设计新旧模型间的比较实验时并没有达成共识,不同的工作往往采用不完全一致的比较实验设置,这可能致使在对比模型时得到误导性结论,最终错失提升缺陷预测能力的机会.对近年来国内外学者所做的缺陷预测模型间的比较实验进行系统性的总结:首先,阐述缺陷预测模型间的比较实验的研究问题;然后,分别从缺陷数据集、数据集划分、基线模型、性能指标、分类阈值这5个方面对现有的比较实验进行总结;最后,指出目前在进行缺陷预测模型间比较实验时面临的挑战,并给出建议的研究方向.

关键词：缺陷预测比较实验软件维护质量保障

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基于核外计算的Datalog引擎设计与实现

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软件学报 2023年第8期34卷 3587-3604页

作者：张奕裕王归航左志强李宣东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

随着新兴技术的迅速发展,领域软件对开发效率提出了新的要求.Datalog语言作为一门具有简洁语法和良好语义的声明式编程语言,能帮助开发人员快速开发和解决问题,近年来越来越受到重视与欢迎.但解决真实场景问题时,现有的单机Datalog引擎... 详细信息

随着新兴技术的迅速发展,领域软件对开发效率提出了新的要求.Datalog语言作为一门具有简洁语法和良好语义的声明式编程语言,能帮助开发人员快速开发和解决问题,近年来越来越受到重视与欢迎.但解决真实场景问题时,现有的单机Datalog引擎计算规模往往受限于内存容量大小,不具有可扩展性.为解决上述问题,设计并实现基于核外计算的Datalog引擎.方法首先设计一系列计算Datalog程序所需的支持核外计算的操作算子,然后将Datalog程序转换合成带核外计算算子的C++程序,接着方法设计基于Hash的分区策略和基于搜索树剪枝的最少置换调度策略,将相应的分区文件调度执行计算并得到最终结果.基于该方法,实现原型工具DDL(disk-based Datalog engine),并选取广泛应用的真实Datalog程序,在合成数据集以及真实数据集上进行实验,实验结果体现了DDL良好性能以及高可扩展性.

关键词： Datalog引擎核外计算操作算子分区策略调度策略

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基于混合图表示的软件变更预测方法

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软件学报 2024年第8期35卷 3824-3842页

作者：杨馨悦刘安赵雷陈林章晓芳苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

软件变更预测旨在识别出具有变更倾向的模块,可以帮助软件管理者和开发人员有效地分配资源,降低维护开销.从代码中提取有效的特征在构建准确的预测模型中起着重要作用.近年来,研究人员从利用传统的手工特征进行预测转向具有强大表示能... 详细信息

软件变更预测旨在识别出具有变更倾向的模块,可以帮助软件管理者和开发人员有效地分配资源,降低维护开销.从代码中提取有效的特征在构建准确的预测模型中起着重要作用.近年来,研究人员从利用传统的手工特征进行预测转向具有强大表示能力的语义特征,他们从抽象语法树(abstract syntax tree,AST)的节点序列中提取语义特征构建模型.但已有研究忽略了AST的结构信息以及代码中丰富的语义信息,如何提取代码的语义特征仍然是一个具有挑战性的问题.为此,提出一种基于混合图表示的变更预测方法.该模型首先结合AST、控制流图(control flow graph,CFG)、数据流图(data flow graph,DFG)等结构信息构建代码的程序图表示,接着利用图神经网络学习出程序图的语义特征,根据该特征预测变更倾向性.所提模型能够融合各种语义信息以更好地表征代码.在多组变更数据集上开展与最新变更预测方法的对比实验,验证了所提方法的有效性.

关键词：软件变更预测图神经网络 AST 控制流图数据流图

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融合信息检索和深度模型特征的软件缺陷定位方法

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软件学报 2024年第7期35卷 3245-3264页

作者：申宗汶牛菲菲李传艺陈翔李奇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 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019

构建自动化的缺陷定位方法能够加快程序员利用缺陷报告定位到复杂软件系统缺陷代码的过程.早期相关研究人员将缺陷定位视为检索任务,通过分析缺陷报告和相关代码构造缺陷特征,并结合信息检索的方法实现缺陷定位.随着深度学习的发展,利... 详细信息

构建自动化的缺陷定位方法能够加快程序员利用缺陷报告定位到复杂软件系统缺陷代码的过程.早期相关研究人员将缺陷定位视为检索任务,通过分析缺陷报告和相关代码构造缺陷特征,并结合信息检索的方法实现缺陷定位.随着深度学习的发展,利用深度模型特征的缺陷定位方法也取得了一定效果.然而,由于深度模型训练的时间成本和耗费资源相对较高,现有基于深度模型的缺陷定位研究方法存在实验搜索空间和真实情况不符的情况.这些研究方法在测试时并没有将项目下的所有代码作为搜索空间,而仅仅搜索了与已有缺陷相关的代码,例如DNNLOC方法、DeepLocator方法、DreamLoc方法.这种做法和现实中程序员进行缺陷定位的搜索场景是不一致的.致力于模拟缺陷定位的真实场景,提出了一种融合信息检索和深度模型特征的TosLoc方法进行缺陷定位.TosLoc方法首先通过信息检索的方式检索真实项目的所有源代码,确保已有特征的充分利用;再利用深度模型挖掘源代码和缺陷报告的语义,获取最终定位结果.通过两阶段的检索,TosLoc方法能够对单个项目的所有代码实现快速缺陷定位.通过在4个常用的真实Java项目上进行实验,TosLoc方法能够在检索速度和准确性上超越已有基准方法.与最优基准方法DreamLoc相比,TosLoc方法在消耗DreamLoc方法35%的检索时间下,平均MRR值比DreamLoc方法提高了2.5%,平均MAP值提高了6.0%.

关键词：缺陷定位缺陷报告信息检索深度学习检索空间

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卷积神经网络的可解释性研究综述

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软件学报 2024年第1期35卷 159-184页

作者：窦慧张凌茗韩峰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

神经网络模型性能日益强大,被广泛应用于解决各类计算机相关任务,并表现出非常优秀的能力,但人类对神经网络模型的运行机制却并不完全理解.针对神经网络可解释性的研究进行了梳理和汇总,就模型可解释性研究的定义、必要性、分类、评估... 详细信息

神经网络模型性能日益强大,被广泛应用于解决各类计算机相关任务,并表现出非常优秀的能力,但人类对神经网络模型的运行机制却并不完全理解.针对神经网络可解释性的研究进行了梳理和汇总,就模型可解释性研究的定义、必要性、分类、评估等方面进行了详细的讨论.从解释算法的关注点出发,提出一种神经网络可解释算法的新型分类方法,为理解神经网络提供一个全新的视角.根据提出的新型分类方法对当前卷积神经网络的可解释方法进行梳理,并对不同类别解释算法的特点进行分析和比较.同时,介绍了常见可解释算法的评估原则和评估方法.对可解释神经网络的研究方向与应用进行概述.就可解释神经网络面临的挑战进行阐述,并针对这些挑战给出可能的解决方向.

关键词：神经网络可解释性分类深度学习

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