检索结果-内蒙古大学图书馆

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于eBPF的内核堆漏洞动态缓解机制

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于算法机制设计的社会法则合成方法

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

神经形态计算:从脉冲神经网络到边缘部署

引用

软件学报 2025年第4期36卷 1758-1795页

作者：俞诗航易梦军吴洲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 南京大学计算机学院江苏南京210023 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

受生物神经系统启发,神经形态计算的概念于20世纪80年代被提出,旨在模拟生物大脑的结构和功能,实现更高效、更具生物合理性的计算方式.作为神经形态计算的代表模型,脉冲神经网络(SNN)因其脉冲稀疏性,事件驱动性、生物可解释性以及硬件... 详细信息

受生物神经系统启发,神经形态计算的概念于20世纪80年代被提出,旨在模拟生物大脑的结构和功能,实现更高效、更具生物合理性的计算方式.作为神经形态计算的代表模型,脉冲神经网络(SNN)因其脉冲稀疏性,事件驱动性、生物可解释性以及硬件契合性等优势,在资源严格受限的边缘智能任务中得到了广泛应用.针对脉冲神经网络的边缘部署情况进行梳理和汇总,首先从脉冲神经网络模型自身的原理出发,论述脉冲神经网络的高能效计算方式以及巨大的边缘部署潜力.然后介绍当下常见的脉冲神经网络硬件实现工具链,并重点对脉冲神经网络在各类神经形态硬件平台的部署情况做详细的整理与分析.最后,考虑到硬件故障行为已发展为当下研究中不可避免的问题,对脉冲神经网络边缘部署时的故障与容错研究进行概述.从软件模型原理到硬件平台实现,全面系统地介绍神经形态计算的最新进展,分析脉冲神经网络边缘部署时遇到的困难与挑战,并针对这些挑战给出未来可能的解决方向.

关键词：神经网络脉冲神经网络神经形态计算边缘智能

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

元强化学习研究综述

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度强化学习的掼蛋扑克博弈求解

引用

计算机研究与发展 2024年第1期61卷 145-155页

作者：葛振兴向帅田品卓高阳计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 上海大学计算机工程与科学学院上海200444 南京大学深圳研究院广东深圳518057

在不确定信息的复杂环境下进行决策是现实中人们经常面对的困难之一,因此具有能够进行良好决策的能力被视为人工智能的重要能力之一.而游戏类型的博弈作为对现实世界的一种高度抽象,具有良定义、易检验算法优劣等特点,成为研究的主流.... 详细信息

在不确定信息的复杂环境下进行决策是现实中人们经常面对的困难之一,因此具有能够进行良好决策的能力被视为人工智能的重要能力之一.而游戏类型的博弈作为对现实世界的一种高度抽象,具有良定义、易检验算法优劣等特点,成为研究的主流.其中以掼蛋为代表的扑克类博弈不仅具有他人手牌未知这样的难点,还由于可选出牌动作与他人手牌情况数量庞大等特点,难以进行高效求解.因此,提出了一种软深度蒙特卡洛(soft deep Monte Carlo,SDMC)求解方法.该方法能够更好地融合领域知识,加快策略学习速度,并采用软动作采样策略调整实时决策,提升策略胜率.所提出的SDMC方法训练出的策略模型参加第2届“中国人工智能博弈算法大赛”时获得冠军.与第1届比赛冠军策略和第2届其他策略模型的实验对比证明了该方法在解决掼蛋扑克博弈中的有效性.

关键词：非完美信息深度强化学习多智能体系统软深度蒙特卡洛方法扑克博弈

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向对象软件度量阈值的确定方法:问题、进展与挑战

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

自动驾驶系统中视觉感知模块的安全测试

引用

计算机研究与发展 2022年第5期59卷 1133-1147页

作者：吴昊王浩苏醒李明昊许封元仲盛计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

近年来,基于深度学习的视觉感知技术的发展极大地促进了车联网领域中自动驾驶的繁荣,然而自动驾驶系统的安全问题频出引发了人们对自动驾驶未来的担忧.由于深度学习系统的行为缺乏可解释性,测试基于深度学习的自动驾驶系统的安全性极具... 详细信息

近年来,基于深度学习的视觉感知技术的发展极大地促进了车联网领域中自动驾驶的繁荣,然而自动驾驶系统的安全问题频出引发了人们对自动驾驶未来的担忧.由于深度学习系统的行为缺乏可解释性,测试基于深度学习的自动驾驶系统的安全性极具挑战.目前,已有针对自动驾驶场景的安全性测试工作被提出,但这些方法在测试场景生成、安全问题检测和安全问题解释等方面仍存在不足之处.针对基于视觉感知的自动驾驶系统,设计开发了一种场景驱动的、可解释性强的、运行高效的安全性测试系统.提出了一种能够平衡真实性与丰富度的场景描述方法,并利用实时渲染引擎生成可以用于驾驶系统安全性测试的场景;设计了一种高效的针对非线性系统的场景搜索算法,其可以针对不同的待测试系统动态调整搜索方案;同时,还设计了一个故障分析器,自动化分析定位待测试系统的安全性缺陷成因.复现了现有基于实时渲染引擎的动态自动驾驶测试系统,并同时使用本系统和复现系统对CILRS系统和CIL系统进行安全测试,实验结果表明相同时间下该工作的安全问题发现率是复现的场景驱动的动态测试方法的1.4倍.进一步的实验表明:可以分别为具有代表性的深度学习自动驾驶系统CIL和CILRS,从旷野、乡村与城市的3类环境中动态生成的共3000个场景中,搜索到1939个和1671个造成故障的场景,并且每个故障场景的搜索时间平均为16.86 s.分析器从统计的角度判断出CILRS系统容易导致故障的区域在道路两侧,雨天和红色或黄色物体更易导致该自动驾驶系统发生故障.

关键词：车联网视觉感知模块深度学习安全性黑盒测试场景搜索

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

三方众包市场中的发包方-平台博弈机制设计

引用

计算机研究与发展 2022年第11期59卷 2507-2519页

作者：何雨橙丁尧相周志华计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

众包(crowdsourcing)通常涉及到目标各不相同的多个参与者.设计有效的众包机制,使得各个参与者在竞争中实现共赢,是众包理论研究中的基本问题之一.当前,众包机制设计通常基于发包方标注者直接进行交互的两方博弈模型.而现实应用中,发包... 详细信息

众包(crowdsourcing)通常涉及到目标各不相同的多个参与者.设计有效的众包机制,使得各个参与者在竞争中实现共赢,是众包理论研究中的基本问题之一.当前,众包机制设计通常基于发包方标注者直接进行交互的两方博弈模型.而现实应用中,发包方与标注者之间往往通过平台进行交互,从而构成三方博弈下的众包市场.其中的发包方平台博弈机制设计是过往众包研究中未曾涉及的全新问题.将三方众包市场建模为不完全信息博弈,并证明该博弈问题的Nash均衡可通过在线学习来最小化发包方和平台的累计遗憾而达到.在单发包方情形下,证明经典的EXP3算法对于发包方的最优性,并基于反事实遗憾最小化技术为平台设计了有效策略.同时,将单发包方情形下发包方和平台策略拓展到多发包方情形下并给出理论分析.合成及真实数据集上的实验验证了该方法的有效性.

关键词：众包博弈理论机制设计在线学习反事实遗憾最小化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于误差截尾假设的时序预测可学习性理论与算法

引用

计算机学报 2022年第11期45卷 2279-2289页

作者：张绍群张钊钰姜远周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

在收集和处理时间序列数据的过程中,难免会产生误差,而在很多现实情形中误差是自相关非独立的.已有的预测理论在分析误差自相关的时序数据时,往往需要知道预测算法所输出假设空间的显式表达,而对于一些假设空间不明确的模型,比如神经网... 详细信息

在收集和处理时间序列数据的过程中,难免会产生误差,而在很多现实情形中误差是自相关非独立的.已有的预测理论在分析误差自相关的时序数据时,往往需要知道预测算法所输出假设空间的显式表达,而对于一些假设空间不明确的模型,比如神经网络,尚未有系统的求解方法和理论保障来分析其在非平稳且误差自相关时序数据上的预测能力.本文基于误差截尾的假设,提出了时间序列的预测PAC可学习理论,并给出了数据依赖情形下的泛化误差界.该界限包含一个时序复杂度度量和一个差异度量,前者描述了序列数据的非平稳性,后者可在适当情形下从数据中估计得到.因此,该误差界并不依赖于假设空间的显式表达,具有较强的普适性.根据上述理论,本文提出了一种基于自回归模型的交替优化算法用于预测非平稳的时间序列数据.我们在真实数据集上进行实验,验证了本文提出算法的有效性.

关键词：机器学习时间序列分析自相关误差预测PAC可学习性差异估计交替优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：