检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2018年第6期29卷 1527-1543页

作者：汤震浩李彬翟娟赵建华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

提出了一种对递归数据结构的归纳性质进行自动化分析的框架.工作分为3个主要部分.首先,它将递归数据结构的归纳性质分为两个主要类别,并提出对应的处理模式,从而帮助简化对于程序中的递归数据结构上的相关性质的分析.其次,提出了一种称... 详细信息

提出了一种对递归数据结构的归纳性质进行自动化分析的框架.工作分为3个主要部分.首先,它将递归数据结构的归纳性质分为两个主要类别,并提出对应的处理模式,从而帮助简化对于程序中的递归数据结构上的相关性质的分析.其次,提出了一种称为分割与拼接的技术来发现和描述递归数据结构是如何被程序修改的:递归数据结构首先被分割为若干个互不相交的片段,然后,这些片段以新的方式重新拼接在一起,形成一个新的数据结构.这个技术的重点在于如何将程序原有的性质保留下来,从而为后面的分析过程所使用.最后,提出了一种调用上下文敏感的程序摘要过程间分析方法.案例分析和实验结果表明:分析框架可以有效地分析递归数据结构的归纳性质,并生成对程序证明过程有用的断言.

关键词：霍尔式程序证明程序分析递归数据结构归纳性质过程间分析

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基于循环神经网络的缺陷报告分派方法

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软件学报 2018年第8期29卷 2322-2335页

作者：席圣渠姚远徐锋吕建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

随着开源软件项目规模的不断增大,人工为缺陷报告分派合适的开发人员(缺陷分派)变得越来越困难.而不合适的缺陷分派往往会严重影响缺陷修复的效率,为此,迫切需要一种缺陷分派辅助技术帮助项目管理者更好地完成缺陷分派任务.当前,大部分... 详细信息

随着开源软件项目规模的不断增大,人工为缺陷报告分派合适的开发人员(缺陷分派)变得越来越困难.而不合适的缺陷分派往往会严重影响缺陷修复的效率,为此,迫切需要一种缺陷分派辅助技术帮助项目管理者更好地完成缺陷分派任务.当前,大部分研究工作都基于缺陷报告文本以及相关元数据信息分析来刻画开发者的特征,忽略了对开发者活跃度的考虑,使得对具有相似特征的开发者进行缺陷报告分派预测时表现较差.提出一个基于循环神经网络的深度学习模型DeepTriage,一方面,利用双向循环网络加池化方法提取缺陷报告的文本特征;另一方面,利用单向循环网络提取特定时刻的开发者活跃度特征,并融合两者,利用已修复的缺陷报告进行监督学习.在Eclipse等4个不同的开源项目数据集上的实验结果表明,DeepTriage较之同类工作在缺陷分派预测准确率上有显著提升.

关键词：缺陷分派循环神经网络深度学习

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自然语言数据驱动的智能化软件安全评估方法

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软件学报 2018年第8期29卷 2336-2349页

作者：张一帆汤恩义苏琰梓杨开懋匡宏宇陈鑫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 南京大学软件学院江苏南京210093

软件安全性是衡量软件是否能够抵御恶意攻击的重要性质.在当前互联网环境下,黑客攻击无处不在,因而估计软件中可能含有的漏洞数量与类型,即对软件进行安全评估,变得十分必要.在实际中,用户不仅需要对未发布或者最新发布的软件实施安全... 详细信息

软件安全性是衡量软件是否能够抵御恶意攻击的重要性质.在当前互联网环境下,黑客攻击无处不在,因而估计软件中可能含有的漏洞数量与类型,即对软件进行安全评估,变得十分必要.在实际中,用户不仅需要对未发布或者最新发布的软件实施安全性评估,对已发布软件也会有一定的安全评估需求,例如,当用户需要从市场上互为竞争的多款软件中做出选择,就会希望能够花费较低成本、较为客观地对这些软件进行第三方的评估与比较.提出了一种由自然语言数据驱动的智能化软件安全评估方法来满足这一要求.该方法基于待评估软件现有用户的使用经验信息来评估软件的安全性.它首先自适应地爬取用户在软件使用过程中对软件的自然语言评价数据,并利用深度学习方法与机器学习评估模型的双重训练来获得软件的安全性评估指标.由于所提出的自适应爬虫能够在反馈中调整特征词,并结合搜索引擎来获得异构数据,因而可通过采集广泛的自然语言数据来进行安全评估.另外,使用一对多的机器翻译训练能够有效地解决将自然语言数据转换为语义编码的问题,使得用于安全评估的机器学习模型可以建立在自然语言的语义特征基础上.在国际通用漏洞披露数据库(CVE)和美国国家漏洞数据库(NVD)上对该方法进行了实验,结果表明,该方法在评估软件漏洞数量、漏洞类型以及漏洞严重程度等指标上十分有效.

关键词：软件安全评估自然语言处理机器学习网络爬虫

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数值稳定性相关漏洞隐患的自动化检测方法

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软件学报 2018年第5期29卷 1230-1243页

作者：沈维军汤恩义陈振宇陈鑫李彬翟娟计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学软件学院江苏南京210093 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

安全漏洞检测,是保障软件安全性的重要手段.随着互联网的发展,黑客的攻击手段日趋多样化,且攻击技术不断翻新,使软件安全受到了新的威胁.描述了当前软件中实际存在的一种新类型的安全漏洞隐患,称为数值稳定性相关的安全漏洞隐患.由于黑... 详细信息

安全漏洞检测,是保障软件安全性的重要手段.随着互联网的发展,黑客的攻击手段日趋多样化,且攻击技术不断翻新,使软件安全受到了新的威胁.描述了当前软件中实际存在的一种新类型的安全漏洞隐患,称为数值稳定性相关的安全漏洞隐患.由于黑客可以利用该类漏洞绕过现有的防护措施,且已有的数值稳定性分析方法很难检测到该类漏洞的存在,因而这一新类型的漏洞隐患十分危险.面对这一挑战,首先从数值稳定性引起软件行为改变的角度定义了数值稳定性相关的安全漏洞隐患,并给出了对应的自动化检测方法.该方法基于动静态相结合的程序分析与符号执行技术,通过数值变量符号式提取、静态攻击流程分析以及高精度动态攻击验证这3个步骤来检测和分析软件中可能存在的数值稳定性相关安全漏洞.在业界多个著名开源软件上进行了实例研究,实验结果表明:该方法能够有效检测到实际软件中真实存在的数值稳定性相关漏洞隐患.

关键词：漏洞检测数值稳定性程序分析软件安全

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智能化软件新技术专刊前言

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软件学报 2019年第5期30卷 1203-1205页

作者：申富饶李戈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 北京大学信息科学技术学院北京100871 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871

智能化软件新技术是使用人工智能与机器学习技术辅助软件工程的新兴技术.近年来以深度学习为代表的人工智能技术飞速发展,在计算机科学的各个领域中都开始发挥重要作用.随着软件工程领域对数据积累的重视,人工智能技术在软件开发过程中... 详细信息

智能化软件新技术是使用人工智能与机器学习技术辅助软件工程的新兴技术.近年来以深度学习为代表的人工智能技术飞速发展,在计算机科学的各个领域中都开始发挥重要作用.随着软件工程领域对数据积累的重视,人工智能技术在软件开发过程中的应用也逐渐增加.利用人工智能技术辅助软件工程中的代码编写、纠错、测试等具体工作,可以大量节省人工劳动,提升软件开发效率.将人工智能技术更好地与软件工程的各个环节相结合,进一步提升软件开发过程的自动化、智能化程度,是智能化软件新技术研究的主要关注点.

关键词：软件缺陷预测频繁模式挖掘代码坏味测试预言人工智能技术软件演化内存泄漏测试用例持续集成

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分布式低秩张量子空间聚类算法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2019年第8期47卷 77-83,95页

作者：刘小兰潘凎易淼李植鹏华南理工大学数学学院广东广州510640 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 宜春学院物理科学与工程技术学院江西宜春336000 华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006

现有基于低秩表示的子空间聚类算法(LRR)无法有效地处理大规模数据,聚类正确率不高,以及分布式低秩子空间聚类算法(DFC-LRR)不能直接处理高维数据.为此,文中提出了一种基于张量和分布式方法的子空间聚类算法.该算法首先将高维数据视为张... 详细信息

现有基于低秩表示的子空间聚类算法(LRR)无法有效地处理大规模数据,聚类正确率不高,以及分布式低秩子空间聚类算法(DFC-LRR)不能直接处理高维数据.为此,文中提出了一种基于张量和分布式方法的子空间聚类算法.该算法首先将高维数据视为张量,在数据的自表示中引入张量乘法,从而将LRR子空间聚类算法拓展到高维数据;然后采用分布式并行计算得到低秩表示的系数张量,并对系数张量的每个侧面切片稀疏化,得到稀疏相似度矩阵.在公开数据集Extended YaleB、COIL20和UCSD上与DFC-LRR的对比实验结果表明,文中算法能有效地提高聚类正确率,且分布式计算能明显降低算法的运行时间.

关键词：低秩表示子空间聚类分布式计算张量

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移动云计算中基于延时传输的多目标工作流调度

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软件学报 2018年第11期29卷 3306-3325页

作者：周业茂李忠金葛季栋李传艺周筱羽骆斌计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210046 杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018

云计算和移动互联网的不断融合,促进了移动云计算的产生与发展.在移动云计算环境下,用户可将工作流的任务迁移到云端执行,这样不但能够提升移动设备的计算能力,而且可以减少电池能源消耗.但是不合理的任务迁移会引起大量的数据传输,这... 详细信息

云计算和移动互联网的不断融合,促进了移动云计算的产生与发展.在移动云计算环境下,用户可将工作流的任务迁移到云端执行,这样不但能够提升移动设备的计算能力,而且可以减少电池能源消耗.但是不合理的任务迁移会引起大量的数据传输,这不仅损害工作流的服务质量,而且会增加移动设备的能耗.基于此,提出了基于延时传输机制的多目标工作流调度算法MOWS-DTM.该算法基于遗传算法,结合工作流的调度过程,在编码策略中考虑了工作流任务的调度位置和执行排序.由于在用户不断移动的过程中,移动设备的无线网络信号也在不断变化,当传输一定大小的数据时,网络信号越强则需要的时间越少,从而移动设备的能耗也越少.而且工作流结构中存在许多非关键任务,延长非关键任务的执行时间并不会对工作流的完工时间造成影响.因此,在工作流调度过程中融入了延时传输机制DTM,该机制能够同时有效地优化移动设备的能耗和工作流的完工时间.仿真结果表明,相对于MOHEFT算法和RANDOM算法,MOWS-DTM算法在多目标性能上更优.

关键词：移动云计算工作流调度多目标优化遗传算法延时传输

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基于蚁群算法的工作流系统优化任务分配

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计算机集成制造系统 2018年第7期24卷 1723-1735页

作者：吕龙胡海洋李忠金陈洁胡华杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210046

影响工作流系统性能的因素不仅包括工作流任务执行者的个人能力,还包括执行者之间合作的默契程度,当前,对这种默契程度的衡量尚无统一的标准,将这种执行者间的默契程度定义为协作相容性,并应用数学统计的方法和正态分布的性质,将模糊的... 详细信息

影响工作流系统性能的因素不仅包括工作流任务执行者的个人能力,还包括执行者之间合作的默契程度,当前,对这种默契程度的衡量尚无统一的标准,将这种执行者间的默契程度定义为协作相容性,并应用数学统计的方法和正态分布的性质,将模糊的协作相容性衡量为具体的数据,并给出了证明方法。在此基础上,考虑执行者当前的任务负载,提出基于协作相容性与工作负载的任务分配模型,随后给出了一个基于蚁群的、兼顾协作相容性和任务负载的任务分配算法,以提高整个流程实例的执行效率。最后,通过对比基于预测负载的协作相容性最大化算法、流程中所有任务完成的期望完成时间最短算法,以及面向负载均衡的最大化整体协作相容性的任务分配算法,评估了所提出算法的性能。

关键词：工作流任务分配蚁群相容性

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SCoS:基于Spark的并行谱聚类算法设计与实现

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计算机学报 2018年第4期41卷 868-885页

作者：朱光辉黄圣彬袁春风黄宜华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046 江苏省软件新技术与产业化协同创新中心南京210046

谱聚类是一种比传统聚类算法更为高效的算法,其建立在谱图理论基础上,并将聚类问题转化为图的最优划分问题.与传统k-means算法不同的是,谱聚类算法不仅能够在任意形状的样本空间上实现聚类,而且可以收敛至全局最优解.然而,谱聚类算法的... 详细信息

谱聚类是一种比传统聚类算法更为高效的算法,其建立在谱图理论基础上,并将聚类问题转化为图的最优划分问题.与传统k-means算法不同的是,谱聚类算法不仅能够在任意形状的样本空间上实现聚类,而且可以收敛至全局最优解.然而,谱聚类算法的计算开销较大,不仅需要计算任意两个样本之间的相似性,而且还需要计算Laplacian矩阵的特征向量.因此,在大规模数据场景下,谱聚类算法存在计算耗时过长甚至无法完成计算的问题.为了解决谱聚类算法在大规模数据场景下的计算性能问题,使得谱聚类算法能够应用在大数据集上,文中基于Apache Spark分布式并行计算框架研究并实现了大规模并行谱聚类算法SCoS,对算法流程中的每个计算步骤进行了并行化.具体的,SCoS主要实现了相似度矩阵构建与稀疏化过程的并行化、Laplacian矩阵构建与正规化过程的并行化、正规化Laplacian矩阵特征向量计算的并行化以及k-means聚类的并行化.为了降低谱聚类算法中大规模样本相似性计算的开销,SCoS采用了基于多轮迭代的并行计算方式实现大规模样本之间的相似性计算.针对大规模谱聚类算法中耗时较长的Laplacian矩阵特征向量求解问题,SCoS基于ScaLAPACK实现了特征向量的并行化求解,同时文中也实现了近似特征向量计算算法,并且对比分析了精确特征向量计算与近似特征向量计算对于谱聚类算法的性能影响.为了进一步提升大规模谱聚类算法的性能,SCoS采取了矩阵稀疏化表示与存储、Laplacian矩阵乘法优化以及k-means聚类中距离计算放缩剪枝等多种优化手段,尽可能地减少计算开销、存储空间开销以及数据传输开销.实验表明,SCoS不仅在聚类效果上要优于传统的聚类算法,而且具有较高的运行效率,特别是在大规模数据集下,仍具有较高的计算性能,并表现出了良好的数据可扩展性和系统可扩展性.

关键词：谱聚类并行化相似性度量分布式计算 Apache Spark

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基于边缘计算的视频监控框架

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计算机工程与设计 2019年第1期40卷 32-39页

作者：葛畅白光伟沈航宋来将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 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心江苏南京210003

为降低云平台视频监控系统视频传输时延、视频分析处理开销和存储成本,提出一种基于边缘计算的视频监控框架。根据边缘节点地理位置靠近视频源的特点,将监控视频流的分析预处理工作迁移到边缘节点完成;设计边缘节点帧过滤算法,通过对视... 详细信息

为降低云平台视频监控系统视频传输时延、视频分析处理开销和存储成本,提出一种基于边缘计算的视频监控框架。根据边缘节点地理位置靠近视频源的特点,将监控视频流的分析预处理工作迁移到边缘节点完成;设计边缘节点帧过滤算法,通过对视频流的目标识别,筛选出有效视频帧进行上传;在此基础上,设计边缘节点任务调度算法,提高视频流实时性和资源利用率。实验结果表明,该框架能够有效降低视频传输开销和视频分析处理开销。

关键词：边缘计算视频预处理视频监控目标识别帧过滤

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