检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2020年第4期32卷 643-651页

作者：孙蕴瀚史金龙孙正兴江苏科技大学计算机学院镇江212003 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046

为了提高利用深度神经网络预测单图像深度信息的精确度,提出了一种采用自监督卷积神经网络进行单图像深度估计的方法.首先,该方法通过在编解码结构中引入残差结构、密集连接结构和跳跃连接等方式改进了单图像深度估计卷积神经网络,改善... 详细信息

为了提高利用深度神经网络预测单图像深度信息的精确度,提出了一种采用自监督卷积神经网络进行单图像深度估计的方法.首先,该方法通过在编解码结构中引入残差结构、密集连接结构和跳跃连接等方式改进了单图像深度估计卷积神经网络,改善了网络的学习效率和性能,加快了网络的收敛速度;其次,通过结合灰度相似性、视差平滑和左右视差匹配等损失度量设计了一种更有效的损失函数,有效地降低了图像光照因素影响,遏制了图像深度的不连续性,并能保证左右视差的一致性,从而提高深度估计的鲁棒性;最后,采用立体图像作为训练数据,无需目标深度监督信息,实现了端到端的单幅图像深度估计.在TensorFlow框架下,用KITTI和Cityscapes数据集进行实验,结果表明,与目前的主流方法相比,该方法在预测深度的精确度方面有较大提升,拥有更好的深度预测性能.

关键词：卷积神经网络单图像深度估计深度估计

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军事事理图谱构建与交互式分析工具

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指挥信息系统与技术 2022年第3期13卷 59-64页

作者：赵文正王羽姜晓夏胡伟南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 信息系统工程重点实验室南京210023

事理图谱是一种包含事理模式的知识图谱,描述了事件与事件之间的演化模式,构建事理图谱对实现军事情报智能化分析至关重要。研究了一种军事事理图谱构建与交互式分析工具。该工具使用军事领域内常见的事件抽取模型,通过定义事理模式,运... 详细信息

事理图谱是一种包含事理模式的知识图谱,描述了事件与事件之间的演化模式,构建事理图谱对实现军事情报智能化分析至关重要。研究了一种军事事理图谱构建与交互式分析工具。该工具使用军事领域内常见的事件抽取模型,通过定义事理模式,运用事理模式抽象技术,构建军事事理知识图谱,并根据该知识图谱开发了交互式分析工具,具备图谱可视化分析功能,使得领域用户可以更加直观高效地观察和分析军事情报,有助于现代部队指挥信息化水平的提升。

关键词：事理图谱事件抽取可视化交互

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基于信息熵的加权块稀疏子空间聚类算法

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数据采集与处理 2021年第3期36卷 544-555页

作者：龙咏红邓秀勤王卓薇刘玉兰广东工业大学应用数学学院广州510006 广东工业大学计算机学院广州510006 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

稀疏子空间聚类(Sparse subspace clustering,SSC)算法在处理高光谱遥感影像时,地物的划分精度较低,为了提高地物划分精度,本文提出了一种基于信息熵的加权块稀疏子空间聚类算法(Weighted block sparse subspace clustering algorithm b... 详细信息

稀疏子空间聚类(Sparse subspace clustering,SSC)算法在处理高光谱遥感影像时,地物的划分精度较低,为了提高地物划分精度,本文提出了一种基于信息熵的加权块稀疏子空间聚类算法(Weighted block sparse subspace clustering algorithm based on information entropy,EBSSC)。信息熵权重与块对角约束的引入,可以在仿真实验前获得两像素属于同一类别的先验概率,从而正向干预模型求解出的解趋于块对角结构的最优近似解,使模型获得对抗噪声和异常值的性能,从而提高模型分类的判别能力,以获得更好的地物划分精度。在3个经典高光谱遥感数据集上的实验结果表明,本文算法聚类高光谱影像的效果优于现有的几个经典流行的子空间聚类算法。

关键词：信息熵稀疏子空间聚类块稀疏子空间聚类高光谱遥感影像

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攻击网页浏览器:面向脚本代码块的ROP Gadget注入

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软件学报 2020年第2期31卷 247-265页

作者：袁平海曾庆凯张云剑刘尧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

即时编译机制(just-in-time compilation)改善了网页浏览器执行JavaScript脚本的性能,同时也为攻击者向浏览器进程注入恶意代码提供了便利.借助即时编译器,攻击者可以将脚本中的整型常数放置到动态代码缓存区,以便注入二进制恶意代码片... 详细信息

即时编译机制(just-in-time compilation)改善了网页浏览器执行JavaScript脚本的性能,同时也为攻击者向浏览器进程注入恶意代码提供了便利.借助即时编译器,攻击者可以将脚本中的整型常数放置到动态代码缓存区,以便注入二进制恶意代码片段(称为gadget).通过常数致盲等去毒化处理,基于常数的注入已经得到有效遏制.证实了不使用常数转而通过填充脚本代码块也能实施gadget注入,并实现图灵完备的计算功能.在编译一段给定的脚本代码时,即时编译器生成的动态代码中通常存在着一些固定的机器指令序列.这些指令序列的存在性不受常数致盲和地址空间布局随机化等安全机制的影响,同时,这些指令序列中可能蕴涵着攻击者期望的gadget.在实施攻击时,攻击者可以汇集特定的脚本代码块来构造一个攻击脚本,再借助即时编译器来注入gadget.在x86-64架构上评估了这种注入攻击在Spider Monkey和GoogleV8这两个开源即时编译引擎上的可行性.通过给这两个引擎输入大量的JavaScript脚本,可以得到较为丰富的动态代码块.在这些动态代码块上的统计分析结果表明,这两个引擎生成的动态代码中都存在图灵完备的gadget集合.在实际攻击场景中,攻击者可以利用的脚本集合完全包含且远远多于实验用的脚本.因此,攻击者可以采用该方法注入需要的gadget,以便构造出实现任意功能的ROP(return-oriented programming)代码.

关键词：网页浏览器即时编译机制即时返回导向编程 ROP(return-oriented programming) gadget注入图灵完备计算

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基于信息检索的缺陷定位:问题、进展与挑战

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软件学报 2020年第9期31卷 2826-2854页

作者：郭肇强周慧聪刘释然李言辉陈林周毓明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

缺陷的存在,会影响软件系统的正常使用甚至带来重大危害.为了帮助开发者尽快找到并修复这些缺陷,研究者提出了基于信息检索的缺陷定位方法.这类方法将缺陷定位视为一个检索任务,它为每个缺陷报告生成一份按照程序实体与缺陷相关度降序... 详细信息

缺陷的存在,会影响软件系统的正常使用甚至带来重大危害.为了帮助开发者尽快找到并修复这些缺陷,研究者提出了基于信息检索的缺陷定位方法.这类方法将缺陷定位视为一个检索任务,它为每个缺陷报告生成一份按照程序实体与缺陷相关度降序排序的列表.开发者可以根据列表顺序来审查代码,从而降低审查成本并加速缺陷定位的进程.近年来,该领域的研究工作十分活跃,在改良定位方法和完善评价体系方面取得了较大进展.与此同时,为了能够在实践中更好地应用这类方法,该领域的研究工作仍面临着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,描述了基于信息检索的缺陷定位方法的研究问题;然后,分别从模型改良和模型评估两方面陈述了相关的研究进展,并对具体的理论和技术途径进行梳理;接着,简要介绍了缺陷定位的其他相关技术;最后,总结了目前该领域研究过程中面临的挑战并给出建议的研究方向.

关键词：信息检索缺陷定位软件维护缺陷报告

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一种自适应在线核密度估计方法

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软件学报 2020年第4期31卷 1173-1188页

作者：邓齐林邱天宇申富饶赵金熙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

给定一组观察数据,估计其潜在的概率密度函数是统计学中的一项基本任务,被称为密度估计问题.随着数据收集技术的发展,出现了大量的实时流式数据,其特点是数据量大,数据产生速度快,并且数据的潜在分布也可能随着时间而发生变化,对这类数... 详细信息

给定一组观察数据,估计其潜在的概率密度函数是统计学中的一项基本任务,被称为密度估计问题.随着数据收集技术的发展,出现了大量的实时流式数据,其特点是数据量大,数据产生速度快,并且数据的潜在分布也可能随着时间而发生变化,对这类数据分布的估计也成为亟待解决的问题.然而,在传统的密度估计算法中,参数式算法因为有较强的模型假设导致其表达能力有限,非参数式算法虽然具有更好的表达能力,但其计算复杂度通常很高.因此,它们都无法很好地应用于这种流式数据的场景.通过分析基于竞争学习的学习过程,提出了一种在线密度估计算法来完成流式数据上的密度估计任务,并且分析了其与高斯混合模型之间的密切联系.最后,将所提算法与现有的密度估计算法进行对比实验.实验结果表明,与现有的在线密度估计算法相比,所提算法能够取得更好的估计结果,并且能够基本上达到当前最好的离线密度估计算法的估计性能.

关键词：密度估计高斯混合模型数据流在线学习竞争学习

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软件运行时验证与监控技术发展现状与展望

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前瞻科技 2023年第1期2卷 62-77页

作者：卜磊董威单云霄南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京大学软件学院国防科技大学计算机学院中山大学人工智能学院广东省大数据分析与处理重点实验室

当今社会，大量软件系统运行在开放、动态、不确定的场景中，经常受到非预期的干扰和影响，因此对系统行为进行运行时验证与监控，并针对各种实时情况做出自适应的实时响应、决策与动态调控，具有重要意义。文章从运行时验证、监控、增... 详细信息

当今社会，大量软件系统运行在开放、动态、不确定的场景中，经常受到非预期的干扰和影响，因此对系统行为进行运行时验证与监控，并针对各种实时情况做出自适应的实时响应、决策与动态调控，具有重要意义。文章从运行时验证、监控、增强及动态调控等方面对相关领域的国内外进展进行了回顾与展望，并从软件行为认知与理解、控制器生成、全生命期监控等角度对后续潜在方向进行探讨与建议。

关键词：形式化建模与验证运行时验证在线监控控制生成

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基于冗余任务消减的边缘应用性能优化

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计算机工程 2021年第3期47卷 209-217,226页

作者：宋煜张帅严永辉钱柱中江苏方天电力技术有限公司南京211102 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学软件新技术与产业化协同创新中心南京210023

在增强现实应用中,距离较近的多个用户请求很可能是相似或者相同的,从而导致同样的计算任务被重复执行。针对该问题,设计基于冗余任务消减的计算任务缓存系统。通过在边缘节点设计任务缓存,使边缘服务器以自组织方式维护全局缓存。对客... 详细信息

在增强现实应用中,距离较近的多个用户请求很可能是相似或者相同的,从而导致同样的计算任务被重复执行。针对该问题,设计基于冗余任务消减的计算任务缓存系统。通过在边缘节点设计任务缓存,使边缘服务器以自组织方式维护全局缓存。对客户端请求时延、用户轨迹、节点部署和总时延进行建模,基于此研究基站上边缘服务器的计算资源部署问题,在给定总的部署代价下优化平均请求时延,并将该问题转化为整数非线性规划问题,设计针对中小规模场景的IDM算法和针对大规模场景的LDM算法。实验结果表明:IDM算法的平均时延与参考最优解仅相差5.85%,对最优解具有较好的逼近效果;LDM算法在牺牲9.20%平均时延的情况下,相比于IDM算法运行时间缩短98.15%,大幅减少了运行开销。

关键词：增强现实边缘计算冗余任务动态规划聚类

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基于污点分析的数组越界缺陷的静态检测方法

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软件学报 2020年第10期31卷 2983-3003页

作者：高凤娟王豫陈天骄司徒凌云王林章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

随着移动计算、物联网、云计算、人工智能等领域的飞速发展,也涌现出了很多新的编程语言和编译器,但是C/C++语言依旧是最受欢迎的编程语言之一,而数组是C语言最重要的数据结构之一.当在程序中通过数组下标访问数组元素时,必须确保该下... 详细信息

随着移动计算、物联网、云计算、人工智能等领域的飞速发展,也涌现出了很多新的编程语言和编译器,但是C/C++语言依旧是最受欢迎的编程语言之一,而数组是C语言最重要的数据结构之一.当在程序中通过数组下标访问数组元素时,必须确保该下标在该数组的边界之内,否则就会导致数组越界.程序中的数组越界缺陷会使得程序在运行时导致系统崩溃,甚至使攻击者可以截取控制流以执行任意恶意代码.当前针对数组越界的静态检查方法无法达到高精度的分析,尤其是无法处理复杂约束和表达式,过多的误报额外增加了开发者的负担.因此,提出了一种基于污点分析的数组越界的静态检测方法.首先,提出流敏感、上下文敏感的按需指针分析方法,实现数组长度区间分析.然后,提出按需污点分析方法,实现数组下标和数组长度污染情况的计算.最后,定义数组越界缺陷判定规则,提出使用后向数据流分析方法,检测数组下标是否越界.在进行数组越界检测的过程中,为了处理程序中的复杂约束和表达式,在分析过程中将调用约束求解器来判断约束的可满足性.如果没有发现相应的语句,则报告数组越界缺陷警报.同时,实现了自动静态分析工具Carraybound,并通过实验展示了方法的有效性.

关键词：数组越界静态分析缓冲区溢出约束求解

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车联网边缘计算环境下基于深度强化学习的分布式服务卸载方法

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计算机学报 2021年第12期44卷 2382-2405页

作者：许小龙方子介齐连永窦万春何强段玉聪南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 曲阜师范大学信息科学与工程学院山东曲阜273199 斯威本科技大学计算机科学与软件工程系澳大利亚墨尔本3122 海南大学计算机与网络空间安全学院海口570228

边缘计算将计算、存储和带宽等资源分布到了靠近用户的一侧.通过将边缘计算引入车联网,服务提供商能为车载用户提供低延时的服务,从而提高用户出行的服务体验.然而,由于边缘服务器所配备的资源一般是有限的,不能同时支持所有车联网用户... 详细信息

边缘计算将计算、存储和带宽等资源分布到了靠近用户的一侧.通过将边缘计算引入车联网,服务提供商能为车载用户提供低延时的服务,从而提高用户出行的服务体验.然而,由于边缘服务器所配备的资源一般是有限的,不能同时支持所有车联网用户的服务需求,因此,如何在边缘服务器资源限制的约束下,确定服务卸载地点,为用户提供低时延的服务,仍然是一个巨大的挑战.针对上述问题,本文提出了一种“端-边-云”协同的5G车联网边缘计算系统模型,并针对该系统模型设计了深度学习和深度强化学习协同的分布式服务卸载方法D-SOAC.首先,通过深度时空残差网络,D-SOAC在中心云预测出潜在的用户服务需求量,协同各边缘服务器获取本地车联网边缘计算环境的系统状态,输入边缘服务器上的本地行动者网络,得到该状态下的服务卸载策略.然后,本地评论家网络基于时序差分误差评价该服务卸载策略的优劣,并指导本地行动者网络进行网络参数的优化.优化一定步数后,边缘服务器将优化过的本地网络参数上传到位于中心云的全局网络,协同中心云进行网络参数的更新.最后,中心云将最新的参数推送回本地网络,从而不断对行动者评论家网络进行调优,获得服务卸载的最优解.基于来自现实世界的车载用户服务需求数据集的实验结果表明,在各种车联网边缘计算环境中,相比于四种现有的服务卸载算法,D-SOAC能够降低0.4%~20.4%的用户平均服务时延.

关键词：边缘计算车联网服务卸载深度时空残差网络异步优势行动者评论家

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