检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2023年第4期49卷 1-13页

作者：王群李馥娟倪雪莉夏玲玲梁广俊江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210031 江苏省电子数据取证分析工程研究中心南京210031 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093

区块链作为一类由多节点共同维护的分布式账本,综合运用P2P网络、共识算法、智能合约、密码学等技术,在开放网络环境中构建高效率、低成本的去中心化信任机制,实现防篡改、防伪造等安全功能,但同时面临严重的数据隐私泄露风险。基于对... 详细信息

区块链作为一类由多节点共同维护的分布式账本,综合运用P2P网络、共识算法、智能合约、密码学等技术,在开放网络环境中构建高效率、低成本的去中心化信任机制,实现防篡改、防伪造等安全功能,但同时面临严重的数据隐私泄露风险。基于对区块链隐私的理解和对隐私数据形成过程的分析,重点从身份隐私、数据隐私、网络隐私等3个方面分析目前区块链隐私保护的具体技术、工作机制和实现协议。针对身份隐私保护研究,在讨论混币技术的基础上,对比分析中心化混币技术和去中心化混币技术的实现原理和应用特点;针对数据隐私保护研究,介绍零知识证明和环签名技术在区块链隐私保护中的应用;针对网络隐私保护研究,讨论网络数据隐藏技术和通道隔离技术。从隐私内容、隐私威胁、隐私保护机制等3个方面对身份隐私、数据隐私和网络隐私进行对比分析,并结合当前区块链应用,在系统梳理隐私保护研究新进展的基础上,展望区块链隐私保护机制的未来发展趋势。

关键词：区块链隐私保护混币技术隐写通道隔离

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基于动态自选择参数共享的合作多智能体强化学习算法

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智能科学与技术学报 2022年第1期4卷 75-83页

作者：王涵俞扬姜远计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

在多智能体强化学习的研究中,参数共享作为学习过程中一种信息集中的方式,可以有效地缓解不稳定性导致的学习低效性。但是,在实际应用中智能体使用同样的策略往往会带来不利影响。为了解决此类过度共享的问题,提出了一种新的方法来赋予... 详细信息

在多智能体强化学习的研究中,参数共享作为学习过程中一种信息集中的方式,可以有效地缓解不稳定性导致的学习低效性。但是,在实际应用中智能体使用同样的策略往往会带来不利影响。为了解决此类过度共享的问题,提出了一种新的方法来赋予智能体自动识别可能受益于共享参数的智能体的能力,并且可以在学习过程中动态地选择共享参数的对象。具体来说,智能体需要将历史轨迹编码为可表示其潜在意图的隐信息,并通过与其余智能体隐信息的对比选择共享参数的对象。实验表明,提出的方法在多智能体系统中不仅可以提高参数共享的效率,同时保证了策略学习的质量。

关键词：多智能体系统强化学习参数共享

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异构多链场景下跨境海产品供应链平台的架构设计与实现

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应用科学学报 2022年第4期40卷 539-554页

作者：吴欧张贺王岩泽李昊明李杉杉南京大学软件学院江苏南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

对于传统海产品供应链中存在的数据造假、透明度低、难以追踪等问题,可以使用区块链技术解决;如果供应链上各组织采用无法进行数据交换和功能互补的异构区块链,就会带来价值孤岛问题。为此,选择基于中继机制的BitXHub跨链解决方案,设计... 详细信息

对于传统海产品供应链中存在的数据造假、透明度低、难以追踪等问题,可以使用区块链技术解决;如果供应链上各组织采用无法进行数据交换和功能互补的异构区块链,就会带来价值孤岛问题。为此,选择基于中继机制的BitXHub跨链解决方案,设计并实现了一个支持主流区块链Hyperledger Fabric和Ethereum互操作的跨境海产品供应链平台。实验结果表明:该设计方案可以使系统每秒处理的交易数量达到937,能够满足实际场景下的业务需求。

关键词：区块链跨链供应链智能合约

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面向异常处理的代码智能化推荐

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计算机科学与探索 2023年第3期17卷 667-677页

作者：林锴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京211106 南京航空航天大学高安全系统的软件开发与验证技术工信部重点实验室南京211106 南京大学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京210093

为了保证软件的健壮性以及系统的可靠性,异常处理被广泛应用于软件开发过程中。开发者们希望选择合适的异常处理代码以防止出现程序崩溃或者内存泄漏等问题。然而开发者,尤其是新手,由于缺乏经验很难编写出正确或规范的异常处理代码。... 详细信息

为了保证软件的健壮性以及系统的可靠性,异常处理被广泛应用于软件开发过程中。开发者们希望选择合适的异常处理代码以防止出现程序崩溃或者内存泄漏等问题。然而开发者,尤其是新手,由于缺乏经验很难编写出正确或规范的异常处理代码。为了协助开发者编写正确的异常处理代码,提出了面向异常处理的代码智能化推荐方法,即DeepEHCR。该方法通过构建API调用树来表示异常发生位置的上下文信息,然后根据上下文信息,利用自注意力网络推荐相应的异常处理策略。针对处理异常这一具体策略,利用Transformer模型进一步推荐处理异常相关的API序列。实验表明DeepEHCR在异常处理策略推荐和API序列推荐上都有较高的性能。在异常处理策略推荐方面,Accuracy、Precision、Recall以及F1-score的值分别达到了89.78%、89.98%、89.34%以及89.59%。在API序列推荐方面,Hit@1/3/5的值分别达到了57.83%、69.73%、74.79%。除此之外,DeepEHCR在修复真实的异常漏洞方面也优于现有研究工作。

关键词：异常处理代码推荐自注意力网络上下文代码

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面向智慧城市的多依赖任务计算迁移研究

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应用科学学报 2023年第3期41卷 391-404页

作者：彭凯刘培琛许小龙周星宇华侨大学工学院福建泉州362021 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

针对智慧城市的时延敏感型多依赖任务调度问题,提出了边缘计算赋能的智慧城市架构,并设计了一种计算迁移方法,以满足任务调度需求。首先建立了多依赖任务模型、任务的时延约束模型以及智慧城市服务器的负载约束模型。然后使用深度强化... 详细信息

针对智慧城市的时延敏感型多依赖任务调度问题,提出了边缘计算赋能的智慧城市架构,并设计了一种计算迁移方法,以满足任务调度需求。首先建立了多依赖任务模型、任务的时延约束模型以及智慧城市服务器的负载约束模型。然后使用深度强化学习算法训练出可感知任务间依赖关系的智能体,以实时地进行计算迁移决策。一系列实验验证了该方法在时延、能耗优化方面的有效性。

关键词：智慧城市计算迁移时延敏感型任务多依赖任务深度强化学习

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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 2025年第2期53卷 329-343页

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南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 江苏省先进计算与智能服务工程研究中心江苏南京210044 东南大学软件学院江苏南京211189 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东青岛266580 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210000

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... 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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面向不同软件制品的需求追踪方法研究综述

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计算机学报 2022年第11期45卷 2393-2419页

作者：陶传奇张萌郭虹静黄志球南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 南京航空航天大学高安全系统的软件开发与验证技术工信部重点实验室南京211106 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 软件新技术与产业协同创新中心南京210093

近年来,随着软件规模和复杂度的不断提升,软件系统在开发过程中产生了大量的需求文档、设计图、代码类、测试文档等中间产物,即软件制品,这些软件制品中蕴含着海量的数据信息.需求工程影响软件开发的整个生命周期,当软件需求不断变更时... 详细信息

近年来,随着软件规模和复杂度的不断提升,软件系统在开发过程中产生了大量的需求文档、设计图、代码类、测试文档等中间产物,即软件制品,这些软件制品中蕴含着海量的数据信息.需求工程影响软件开发的整个生命周期,当软件需求不断变更时,软件制品呈现碎片分散化的形态,缺乏全局、统一的组织整理,软件制品间缺乏关联.因此,建立需求追踪关系可以显著提高软件开发与维护效率,这已经成为软件工程领域的研究热点.当前综述工作主要集中在需求追踪关系构建方法的描述,缺乏对软件生命周期过程中需求与不同软件制品间追踪关系建立的分析,导致了需求追踪关系类型的单一性.针对该问题,本文采用系统性文献综述的方法,以需求追踪研究为核心,选取近10年来的135篇研究文献,从软件生命周期与制品类型角度,分析需求与不同软件制品间追踪关系的构建方法、应用现状与发展趋势,并将需求追踪技术在真实软件开发项目中进行应用,提高智能化软件开发效率.首先,依据软件全生命周期的各个阶段,本文对软件制品按文本内容分为文档级软件制品、代码级软件制品以及产品级软件制品,重点分析需求与文档级软件制品、需求与代码、需求与非特定软件制品间追踪关系建立技术的研究进展及研究效果;其次,总结相关文献中的实验数据集、工具研发情况以及需求追踪技术的应用场景;接着,通过智能化软件开发项目中真实的案例分析,讨论了需求追踪技术在提高软件开发效率方面的有效性.最后,本文对未来值得关注的研究方向进行展望,包括追踪链接类型、追踪方法以及自动化工具,便于研究人员进一步研究.

关键词：需求追踪技术软件制品信息检索机器学习智能化软件开发

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基于规则的高风险动态类型代码检测研究

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计算机科学 2023年第7期50卷 27-37页

作者：陈芝菲郝洋陈林肖亮南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

近年来,Python的应用呈爆炸式增长。虽然Python的动态类型特性为开发人员提供了强大的编程抽象能力,但同样也导致代码库中聚集了与类型相关的缺陷。为了减少软件代码中的类型缺陷,文中分析并检测了6种可能导致类型缺陷的高风险动态类型... 详细信息

近年来,Python的应用呈爆炸式增长。虽然Python的动态类型特性为开发人员提供了强大的编程抽象能力,但同样也导致代码库中聚集了与类型相关的缺陷。为了减少软件代码中的类型缺陷,文中分析并检测了6种可能导致类型缺陷的高风险动态类型代码。首先,形式化地描述了每种类型的高风险动态类型代码的规则;然后,提出了一种基于规则的高风险动态类型代码检测技术;最后,对25个Python开源软件项目(总规模超过945kLOC)展开了实验评估。结果表明,高风险动态类型代码在开源软件项目中广泛存在,尤其是单个Python函数中可能存在多处变量类型不一致的代码,而基于规则的检测技术在Python软件项目中具有较高的准确率和较好的性能表现。针对高风险动态类型代码的检测技术及实验结论,将为动态类型特性的良性发展以及软件项目的质量保障提供有力的参考和支持。

关键词： Python 动态类型类型缺陷开源软件高风险动态类型代码检测技术

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基于多特征融合和Stacking的跨站脚本攻击检测方法

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计算机应用与软件 2024年

作者：王铃铜杨少聪王慧玲伊犁师范大学网络安全与信息技术学院伊犁师范大学伊犁河谷智能计算研究与应用重点实验室南京大学计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

针对现有深度学习方法不能很好捕捉样本局部与全局信息的综合特征、模型泛化能力弱等问题，提出一种名为AutoStacking的跨站脚本攻击检测方法。AutoStacking包含两个阶段：AutoEncoder特征融合阶段和Stacking模型融合阶段。在第一阶段... 详细信息

针对现有深度学习方法不能很好捕捉样本局部与全局信息的综合特征、模型泛化能力弱等问题，提出一种名为AutoStacking的跨站脚本攻击检测方法。AutoStacking包含两个阶段：AutoEncoder特征融合阶段和Stacking模型融合阶段。在第一阶段，提出基于自编码器的特征融合模块GLEncoder，通过自编码器将Transformer提取的全局特征与CNN提取的局部特征进行融合并去除噪声特征。深度挖掘XSS攻击样本中的潜在特征，实现更全面特征表征的同时减轻了伪相关特征的影响。在第二阶段，通过Stacking策略，将多个深度学习模型的预测结果与逻辑回归模型进行组合学习，降低对单一特征的依赖，进一步削弱伪相关特征。实验结果表明，AutoStacking方法在准确率方面达到了99.54%，相较于现有深度学习方法提升约2%，误报率与漏报率综合降低4%。实验结果验证了AutoStacking在处理XSS攻击检测任务时的优越性，能够有效扩展模型的决策空间，提供更为可靠的检测方案。

关键词：跨站脚本攻击自编码器特征融合全局特征局部特征 Stacking

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基于双分支特征融合的跨站脚本攻击检测方法

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计算机应用与软件 2024年

针对XSS攻击检测传统分词方法对罕见词和未知词覆盖不全面、现有深度学习方法不能很好结合当前样本局部信息与数据集全局信息表征能力等问题，提出一种基于双分支特征融合的深度学习方法NN-Transformer。该方法包含邻近策略分支和Transf... 详细信息

针对XSS攻击检测传统分词方法对罕见词和未知词覆盖不全面、现有深度学习方法不能很好结合当前样本局部信息与数据集全局信息表征能力等问题，提出一种基于双分支特征融合的深度学习方法NN-Transformer。该方法包含邻近策略分支和Transformer分支，二者通过全连接层连接，实现了标签信息和特征信息的融合，更好地挖掘XSS攻击特征与标签之间的相关性。具体而言，邻近策略分支利用数据驱动的邻近策略，通过在训练集中找到与当前样本最相似的K个样本的标签，帮助模型做出分类决策；Transformer分支引入字节对编码（BPE）分词器，动态调整分词粒度以覆盖未知词和罕见词，同时保留词形信息和上下文关联，以便更准确的提取XSS攻击特征。实验结果表明，NN-Transformer的准确率为99.35%，比近年来的深度学习方法提高了约2%，表明该模型的双分支特征融合能够有效应对XSS攻击。

关键词： XSS攻击特征融合 BPE 标签信息特征信息 Transformer

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