检索结果-内蒙古大学图书馆

激光杂志 2020年第7期41卷 72-79页

作者：赵旭辉郁梅徐海勇宋洋宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

高动态范围(High Dynamic Range,HDR)成像能够呈现更加真实的画面,由于其庞大的数据量,如何结合视觉感知实现其高效编码十分重要。提出一种基于恰可察觉失真(Just Noticeable Difference,JND)与梯度显著度(Gradient Saliency,GS)的HDR... 详细信息

高动态范围(High Dynamic Range,HDR)成像能够呈现更加真实的画面,由于其庞大的数据量,如何结合视觉感知实现其高效编码十分重要。提出一种基于恰可察觉失真(Just Noticeable Difference,JND)与梯度显著度(Gradient Saliency,GS)的HDR视频编码方法。首先,依据最大熵定理分割HDR视频帧得到高亮、低暗与中间亮度区域,根据分割结果计算并修正针对HDR视觉内容的JND阈值。然后,出于不同复杂程度的纹理信息对于人眼显著性不同的考虑,使用GS作为人眼获取视觉信息的影响因素。最后,将GS协同JND通过感知模型,进而指导HDR视频编码的率失真优化过程,实现在HDR视频编码中更加符合视觉感知的码率分配并降低码率。实验结果表明,所提方法能够有效提高HDR视频编码性能。

关键词：高动态范围视频视频编码率失真优化梯度显著度恰可察觉失真

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面向缺陷定位的代码搜索引擎

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计算机科学 2021年第12期48卷 140-148页

作者：常建明薄莉莉孙小兵扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 江苏省知识管理与智能服务工程研究中心江苏扬州225127 东南大学软件学院南京211189 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

随着软件项目规模的扩大以及软件复杂性的增加,缺陷修复的难度越来越大。其中,绝大多数缺陷问题都是由代码的错误编写导致的,在软件缺陷修复过程中开发维护人员需要花费大量的时间定位并修改缺陷代码。针对这个问题,对缺陷报告以及对应... 详细信息

随着软件项目规模的扩大以及软件复杂性的增加,缺陷修复的难度越来越大。其中,绝大多数缺陷问题都是由代码的错误编写导致的,在软件缺陷修复过程中开发维护人员需要花费大量的时间定位并修改缺陷代码。针对这个问题,对缺陷报告以及对应的项目变更信息进行整合,根据代码抽象语法树结构信息计算代码块与缺陷报告之间的关系,从而构建缺陷-代码知识库。在此知识库的基础上构建面向缺陷定位的代码搜索引擎,以向用户推荐更全面的缺陷定位信息,包括相似缺陷报告、相关缺陷代码文件以及缺陷代码块,从而帮助开发和维护人员及时有效地定位缺陷。实验结果说明,相比现有的缺陷定位方法,所提方法能够更准确地定位缺陷代码文件,并且可有效定位到代码粒度。

关键词：缺陷定位缺陷报告抽象语法树代码搜索

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一种基于程序功能标签切片的制导符号执行分析方法

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软件学报 2019年第11期30卷 3259-3280页

作者：甘水滔王林章谢向辉秦晓军周林陈左宁 (数学工程与先进计算国家重点实验室江苏无锡214083 (计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

提出了一种基于程序功能标签切片的制导符号执行分析方法OPT-SSE.该方法从程序功能文档提取功能标签,利用程序控制流分析,建立各功能标签和程序基本块的映射关系,并根据功能标签在程序执行中的顺序关系生成功能标签执行流.针对给定的代... 详细信息

提出了一种基于程序功能标签切片的制导符号执行分析方法OPT-SSE.该方法从程序功能文档提取功能标签,利用程序控制流分析,建立各功能标签和程序基本块的映射关系,并根据功能标签在程序执行中的顺序关系生成功能标签执行流.针对给定的代码目标点,提取与之相关的功能执行流切片,根据预定义好的功能标签流制导规则进行符号执行分析,在路径分析过程中,及时裁剪无关的功能分支路径以提升制导效率.通过对不同的功能标签流进行分离制导符号执行分析,可避免一直执行某复杂循环体的情形,从而提高对目标程序的整体分支覆盖率和指令覆盖率.实验结果表明,通过对binutils、gzip、coreutils等10个不同软件中的20个应用工具上的分析,OPT-SSE与KLEE提供的主流搜索策略相比,代码目标制导速度平均提升到4.238倍,代码目标制导成功率平均提升了31%,程序指令覆盖率平均提升了8.95%,程序分支覆盖率平均提升了8.28%.

关键词：制导符号执行分支覆盖率指令覆盖率搜索策略程序切片

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基于半可信服务器的位置隐私保护策略

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计算机工程与设计 2020年第9期41卷 2428-2434页

作者：陈林沈航白光伟牛晓磊南京工业大学计算机科学与技术学院江苏南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

为解决用户在使用第三方服务器发送请求时,信息被服务器利用,引发隐私泄露的问题,提出基于半可信服务器的隐私保护方法,避免用户信息直接泄露和被推测出来。分析设计随机函数扰动算法,用户在发送请求前,随机选择混淆函数对真实位置进行... 详细信息

为解决用户在使用第三方服务器发送请求时,信息被服务器利用,引发隐私泄露的问题,提出基于半可信服务器的隐私保护方法,避免用户信息直接泄露和被推测出来。分析设计随机函数扰动算法,用户在发送请求前,随机选择混淆函数对真实位置进行扰动,使半可信服务器无法通过传统统计方法推断出用户真实位置。针对LBS中连续查询,在半可信服务器上融入基于时间混淆的k匿名机制。理论分析和实验结果验证了该方法的有效性。

关键词：隐私保护半可信服务器随机函数扰动时间混淆 k匿名

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面向开源源码大数据的数据质量研究

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计算机科学与探索 2020年第3期14卷 389-400页

作者：包盼盼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京210016 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京210016 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京210016

基于开源源码大数据进行代码生成、缺陷预测等是当前智能化软件开发方法与技术的重要研究内容。然而现有的关注点主要聚焦于各种推荐、预测等智能算法的研究,较少对研究所使用数据的质量进行评估与分析。大部分智能化软件开发研究的数... 详细信息

基于开源源码大数据进行代码生成、缺陷预测等是当前智能化软件开发方法与技术的重要研究内容。然而现有的关注点主要聚焦于各种推荐、预测等智能算法的研究,较少对研究所使用数据的质量进行评估与分析。大部分智能化软件开发研究的数据来源于开源数据托管平台,受限于开发者自身水平,它们并不能保证都具有较高质量。根据"garbage in,garbage out",这会影响最终结果质量。源码数据的质量对相关的研究有重要影响,却没有得到足够的重视。针对上述问题,提出了一种面向开源源码大数据的方法块数据质量评估方法。首先研究如何定义和评估GitHub上抽取的源码的数据质量问题,然后对开源源码从不同维度进行质量评估。通过该源码数据质量评估方法可以帮助相关研究人员构建具有更高质量的数据集,进而提高智能化相关研究,比如代码生成、缺陷预测等的结果质量。

关键词：编程智能化开源大数据源码数据数据质量

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多示例学习下的深度森林架构

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计算机研究与发展 2019年第8期56卷 1670-1676页

作者：任婕侯博建姜远计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 软件新技术与产业化协同创新中心(南京大学) 南京210023

多示例学习已经广泛地应用到各个领域,如图像检索、文本分类、人脸识别等.而近年来深度神经网络也成功地运用到各个任务和问题上,MI-Nets是深度神经网络在多示例学习领域一个成功的应用.虽然MI-Nets很成功,但其主要在图像相关的任务上... 详细信息

多示例学习已经广泛地应用到各个领域,如图像检索、文本分类、人脸识别等.而近年来深度神经网络也成功地运用到各个任务和问题上,MI-Nets是深度神经网络在多示例学习领域一个成功的应用.虽然MI-Nets很成功,但其主要在图像相关的任务上表现突出,而在非图像任务比如文本分类任务上的性能并不令人满意.而最近2年兴起的深度森林在非图像任务上取得了较好的成绩,并因为其相对于深度神经网络有较少的参数和较稳定的性能而受到青睐.所以用深度森林来提升多示例学习性能具有可行性.但由于深度森林结构的限制,并不能把组成深度森林的每一个森林都直接替换成包级别的森林,需要修改深度森林的结构来达到目的.提出了一种新的深度森林架构MIDF.在该架构下,为了使得中间层的输出分布可以和包中的示例拼接成功,拼接时把包里的每个示例都看作是一个包,从而使得级联结构依然有效.另外,还能自动确认深度森林的层数.实验结果表明:该方法在图像任务上的性能与擅长处理图像任务的MI-Nets相当;而在文本数据上,该方法取得了比MI-Nets和其他基线算法更好的效果.

关键词：机器学习多示例学习深度森林监督学习非图像分类

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基于多任务LSTM十TGCN的虚拟货币反洗钱检测研究

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信息化研究 2024年第6期50卷 14-21页

作者：陈宇琪周高远徐铭鑫钱汉伟江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210031 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

随着虚拟货币在洗钱等非法金融活动中的日益广泛应用,传统的反洗钱检测技术面临新的挑战。本文深入探讨了虚拟货币洗钱的技术机制,并提出一种改进的检测方法。该方法通过自注意力机制和时间注意力机制,增强了模型对潜在欺诈特征的识别... 详细信息

随着虚拟货币在洗钱等非法金融活动中的日益广泛应用,传统的反洗钱检测技术面临新的挑战。本文深入探讨了虚拟货币洗钱的技术机制,并提出一种改进的检测方法。该方法通过自注意力机制和时间注意力机制,增强了模型对潜在欺诈特征的识别能力。利用长短期记忆网络(LSTM)动态图学习器捕捉金融网络的动态变化,并通过时空图卷积网络(TGCN)有效处理交易数据的时空信息。我们提出的多任务TGCN模型不仅同时进行交易金额预测和异常检测,还采用焦点损失函数来解决类别不平衡问题,并通过多任务学习框架平衡两个任务的损失。研究中还包括了关键的数据预处理步骤、模型训练、评估以及特征重要性分析流程。实验结果表明,LSTM十TGCN模型在识别洗钱交易方面表现出较高的准确率,证明了其在反洗钱领域的有效性。

关键词：长短期记忆网络时空图卷积网络虚拟货币反洗钱

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融合特征选择的Android恶意逃避攻击研究

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微电子学与计算机 2021年第3期38卷 89-94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 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

机器学习系统以其强大的自适应性、自学习能力,越来越多的应用到Android恶意软件检测领域,取得了显著的检测效果.然而,机器学习算法和样本本身还面临着诸多安全威胁,一些经过精心策划的攻击,希望颠覆这些算法并允许恶意行为对抗检测.首... 详细信息

机器学习系统以其强大的自适应性、自学习能力,越来越多的应用到Android恶意软件检测领域,取得了显著的检测效果.然而,机器学习算法和样本本身还面临着诸多安全威胁,一些经过精心策划的攻击,希望颠覆这些算法并允许恶意行为对抗检测.首先以Drebin系统为例介绍了基于机器学习的Android恶意软件检测方法的原理,然后在攻击目标、攻击策略的基础了提出了针对机器学习分类器的逃避攻击模型.在综合考虑特征权重、可修改性、修改成本的基础上,提出了一种恶意对抗样本生成方法.实验结果表明,只需要修改很少量的特征,就能够逃避线性SVM分类器的检测,最后用一个具体的恶意样本逃避实例验证了提出方法的有效性.

关键词：机器学习支持向量机安卓恶意软件逃避攻击特征重要性

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基于远程直接内存访问的高性能键值存储系统

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计算机应用 2020年第2期40卷 316-320页

作者：王成叶保留梅峰卢文达计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 国网浙江省电力有限公司杭州310007

随着数据与系统规模的不断扩大,网络传输成为了键值存储系统的性能瓶颈。同时,远程直接内存访问(RDMA)技术能够支持高带宽和低时延的数据传输,为键值存储系统设计提供了新的思路。结合高性能网络中的RDMA技术,设计并实现了高性能、低CP... 详细信息

随着数据与系统规模的不断扩大,网络传输成为了键值存储系统的性能瓶颈。同时,远程直接内存访问(RDMA)技术能够支持高带宽和低时延的数据传输,为键值存储系统设计提供了新的思路。结合高性能网络中的RDMA技术,设计并实现了高性能、低CPU负载的键值存储系统Chequer;结合RDMA原语的特性,重新设计了键值存储系统的基本操作工作流程;并设计了基于线性探测的共享hash表,解决客户端缓存失效的问题以及提高hash命中率来减少客户端的读取轮数,进一步提高了系统的性能。在小规模集群上实现了Chequer系统,并通过实验验证了其性能。

关键词：远程直接内存访问哈希表键值存储高性能网络

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垂悬指针检测与防御方法

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软件学报 2020年第6期31卷 1600-1618页

作者：王豫高凤娟马可欣司徒凌云王林章陈碧欢刘杨赵建华李宣东计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 复旦大学计算机科学技术学院上海200433 上海市数据科学重点实验室(复旦大学) 上海200433 上海智能电子系统研究所(复旦大学) 上海200433 School of Computer Science and Engineering Nanyang Technological UniversitySingapore

随着技术的发展,信息物理融合系统(cyber-physical system,简称CPS)在生活中扮演着越来越重要的角色,例如电力系统、铁路系统.如果CPS遭到攻击,将对现实世界的正常运转造成巨大影响,甚至威胁生命安全.垂悬指针是指向的区域被释放后未被... 详细信息

随着技术的发展,信息物理融合系统(cyber-physical system,简称CPS)在生活中扮演着越来越重要的角色,例如电力系统、铁路系统.如果CPS遭到攻击,将对现实世界的正常运转造成巨大影响,甚至威胁生命安全.垂悬指针是指向的区域被释放后未被置为空的指针,它是一种会导致攻击的软件缺陷.由垂悬指针导致的use-after-free和double-free漏洞能够执行任意恶意代码.迄今为止,只有少量工作针对垂悬指针进行检测、防御.其中多数都会导致过高的额外运行时开销.提出DangDone用于检测和防御垂悬指针.首先,通过静态分析检测潜在垂悬指针;然后,基于检测到的垂悬指针信息和一系列预定义的指针变换规则,依据指针传播信息变换指针,使得指针及其别名都指向同一个新引入的指针.基于该方法,实现了DangDone的原型工具.基于11个开源项目和SPEC CPU benchmark的实验结果表明:DangDone的静态分析部分只有33%的误报率,指针变换部分只引入了1%左右的额外开销.同时,DangDone成功防护了11个开源项目中的use-after-free和double-free漏洞.实验结果体现了DangDone的高效率及有效性.

关键词：垂悬指针程序转换程序漏洞静态分析

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