检索结果-内蒙古大学图书馆

软件导刊 2021年第9期20卷 238-242页

作者：薄莉莉孙小兵李斌扬州大学信息工程学院江苏省知识管理与智能服务工程研究中心江苏扬州225127 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

为了积极应对疫情背景下无法继续开展传统校内正常教学活动和学生线上学习注意力不集中导致学习效率低的问题,以软件项目管理课程为例,基于课程目标和主要内容,从课前准备、课中实施和课后拓展3个阶段有效开展疫情背景下的线上教学实践... 详细信息

为了积极应对疫情背景下无法继续开展传统校内正常教学活动和学生线上学习注意力不集中导致学习效率低的问题,以软件项目管理课程为例,基于课程目标和主要内容,从课前准备、课中实施和课后拓展3个阶段有效开展疫情背景下的线上教学实践:课前收集并建立一套完整的软件项目管理案例库;课中以项目实践为主线,模拟项目招投标、需求分析、软件设计、成本管理、风险管理、进度管理、在线公测、项目验收等;课后进行拓展完善。实践效果表明,91%的学生对自己这门课程的学习效果非常满意,90%的学生支持其他工程实践类课程也采用类似教学方式,88%的学生认为该教学方式提高了自己分析问题和解决复杂工程问题的能力。

关键词：疫情软件项目管理线上教学工程实践

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众包机制在信息安全中的应用现状和发展方向

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广州大学学报（自然科学版） 2020年第4期19卷 21-27页

作者：刘轩宇杜小江伏晓南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093 天普大学计算机与信息科学系美国费城19122

信息技术的发展推动了社会的进步,也给信息安全领域带来了更多的挑战.信息安全场景越来越复杂,安全工具开发的难度越来越高,安全分析的难度也越来越大.当下的很多信息安全任务已经无法靠个人独立完成,往往需要很多人的合作.要实现这种... 详细信息

信息技术的发展推动了社会的进步,也给信息安全领域带来了更多的挑战.信息安全场景越来越复杂,安全工具开发的难度越来越高,安全分析的难度也越来越大.当下的很多信息安全任务已经无法靠个人独立完成,往往需要很多人的合作.要实现这种多人合作的信息安全方案,就需要一个成熟可靠的合作机制.在软件工程领域,众包是一种成熟的分布式问题解决方案,可以将复杂任务划分为简单任务外包给他人执行,从而降低复杂度.近年来,一些研究者提出了在信息安全领域中引入众包机制来帮助解决一些难以处理的安全问题,体现出了将信息安全和众包机制结合的可行性.文章将探讨众包机制在信息安全中的应用现状,并在此基础上提出了未来的发展方向.

关键词：信息安全众包多方合作

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基于电力负荷曲线的设备识别方法

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中国科学技术大学学报 2019年第2期49卷 100-104页

作者：王子一商琳计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

电力设备的负荷曲线随着时间而变化,其本质上是时间序列数据.为此提出了一种新的通过负荷曲线识别电力设备的方法,该方法在多个粒度划分出的负载曲线上使用卷积神经网络作为基分类器构造出一个集成学习器来提高分类精度.首先我们对原始... 详细信息

电力设备的负荷曲线随着时间而变化,其本质上是时间序列数据.为此提出了一种新的通过负荷曲线识别电力设备的方法,该方法在多个粒度划分出的负载曲线上使用卷积神经网络作为基分类器构造出一个集成学习器来提高分类精度.首先我们对原始数据进行不同粒度的划分,得到若干不同的新数据集.其次使用这些新的数据集训练不同的基学习器,并根据验证集上的精度得到不同基学习器的权重.将测试样本按照相同的粒度划分方式得到不同的测试数据集,使用不同的基分类器对这些测试数据集进行测试,得到对应的预测标签.最后对不同基分类器预测的标签进行加权,并选出权重最大的那个标签作为预测标签.在实际的电力负荷数据上将该模型与单个CNN模型进行对比,实验结果表明,该模型具有更高的设备识别精度.

关键词：力负荷曲线粒度时间序列集成学习分类

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基于特征迁移和实例迁移的跨项目缺陷预测方法

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软件学报 2019年第5期30卷 1308-1329页

作者：倪超陈翔刘望舒顾庆黄启国李娜计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南通大学计算机科学与技术学院江苏南通226019 南京工业大学计算机科学与技术学院江苏南京211816

在实际软件开发中,需要进行缺陷预测的项目可能是一个新启动项目,或者这个项目的历史训练数据较为稀缺.一种解决方案是利用其他项目(即源项目)已搜集的训练数据来构建模型,并完成对当前项目(即目标项目)的预测.但不同项目的数据集间会... 详细信息

在实际软件开发中,需要进行缺陷预测的项目可能是一个新启动项目,或者这个项目的历史训练数据较为稀缺.一种解决方案是利用其他项目(即源项目)已搜集的训练数据来构建模型,并完成对当前项目(即目标项目)的预测.但不同项目的数据集间会存在较大的分布差异性.针对该问题,从特征迁移和实例迁移角度出发,提出了一种两阶段跨项目缺陷预测方法 FeCTrA.具体来说,在特征迁移阶段,该方法借助聚类分析选出源项目与目标项目之间具有高分布相似度的特征;在实例迁移阶段,该方法基于TrAdaBoost方法,借助目标项目中的少量已标注实例,从源项目中选出与这些已标注实例分布相近的实例.为了验证FeCTrA方法的有效性,选择Relink数据集和AEEEM数据集作为评测对象,以F1作为评测指标.首先,FeCTrA方法的预测性能要优于仅考虑特征迁移阶段或实例迁移阶段的单阶段方法;其次,与经典的跨项目缺陷预测方法 TCA+、Peters过滤法、Burak过滤法以及DCPDP法相比,FeCTrA方法的预测性能在Relink数据集上可以分别提升23%、7.2%、9.8%和38.2%,在AEEEM数据集上可以分别提升96.5%、108.5%、103.6%和107.9%;最后,分析了FeCTrA方法内的影响因素对预测性能的影响,从而为有效使用FeCTrA方法提供了指南.

关键词：软件质量保障软件缺陷预测跨项目缺陷预测迁移学习特征迁移实例迁移

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全卷积语义分割与物体检测网络

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中国图象图形学报 2019年第3期24卷 474-482页

作者：肖锋芮挺任桐炜王东陆军工程大学研究生院南京210018 陆军工程大学野战工程学院南京210018 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210018

目的目前主流物体检测算法需要预先划定默认框,通过对默认框的筛选剔除得到物体框。为了保证足够的召回率,就必须要预设足够密集和多尺度的默认框,这就导致了图像中各个区域被重复检测,造成了极大的计算浪费。提出一种不需要划定默认框... 详细信息

目的目前主流物体检测算法需要预先划定默认框,通过对默认框的筛选剔除得到物体框。为了保证足够的召回率,就必须要预设足够密集和多尺度的默认框,这就导致了图像中各个区域被重复检测,造成了极大的计算浪费。提出一种不需要划定默认框,实现完全端到端深度学习语义分割及物体检测的多任务深度学习模型(FCDN),使得检测模型能够在保证精度的同时提高检测速度。方法首先分析了被检测物体数量不可预知是目前主流物体检测算法需要预先划定默认框的原因,由于目前深度学习物体检测算法都是由图像分类模型拓展而来,被检测数量的无法预知导致无法设置检测模型的输出,为了保证召回率,必须要对足够密集和多尺度的默认框进行分类识别;物体检测任务需要物体的类别信息以实现对不同类物体的识别,也需要物体的边界信息以实现对各个物体的区分、定位;语义分割提取了丰富的物体类别信息,可以根据语义分割图识别物体的种类,同时采用语义分割的思想,设计模块提取图像中物体的边界关键点,结合语义分割图和边界关键点分布图,从而完成物体的识别和定位。结果为了验证基于语义分割思想的物体检测方法的可行性,训练模型并在VOC(visual object classes)2007 test数据集上进行测试,与目前主流物体检测算法进行性能对比,结果表明,利用新模型可以同时实现语义分割和物体检测任务,在训练样本相同的条件下训练后,其物体检测精度优于经典的物体检测模型;在算法的运行速度上,相比于FCN,减少了8ms,比较接近于YOLO(you only look once)等快速检测算法。结论本文提出了一种新的物体检测思路,不再以图像分类为检测基础,不需要对预设的密集且多尺度的默认框进行分类识别;实验结果表明充分利用语义分割提取的丰富信息,根据语义分割图和边界关键点完成物体检测的方法是可行的,该方法避免了对图像的重复检测和计算浪费;同时通过减少语义分割预测的像素点数量来提高检测效率,并通过实验验证简化后的语义分割结果仍足够进行物体检测任务。

关键词：深度学习物体检测语义分割边界关键点多任务学习迁移学习默认框

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基于多尺度卷积神经网络的恶意代码分类方法

基于多尺度卷积神经网络的恶意代码分类方法

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第二届网络安全研究发展高峰论坛

作者：刘家银李馥娟马卓夏玲玲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 江苏省公安厅数字取证重点实验室南京 210031 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 江苏省公安厅数字取证重点实验室南京 210031 南京大学计算机软件新技术国家重点实验

恶意代码文件大小差异巨大，使用传统卷积神经网络对其可视化图像进行训练时会因分辨率调整导致大量信息丢失。为此，文章提出一种基于多尺度卷积神经网络的恶意代码分类方法。该方法首先将不同大小的恶意代码生成为多种特定分辨率的图... 详细信息

恶意代码文件大小差异巨大，使用传统卷积神经网络对其可视化图像进行训练时会因分辨率调整导致大量信息丢失。为此，文章提出一种基于多尺度卷积神经网络的恶意代码分类方法。该方法首先将不同大小的恶意代码生成为多种特定分辨率的图像;然后利用DenseNet 网络提取特征，避免因调整至同一分辨率导致信息损失;最后通过空间金字塔模型处理多尺度特征，进而训练分类模型。实验结果表明，该方法有效提高了恶意代码分类性能。

关键词：恶意代码分类空间金字塔多尺度卷积神经网络

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形式化方法概貌

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软件学报 2019年第1期30卷 33-61页

作者：王戟詹乃军冯新宇刘志明国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 高性能计算国家重点实验室(国防科技大学) 湖南长沙410073 中国科学院软件研究所北京100190 天基综合信息系统重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 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 西南大学计算机与信息科学学院重庆400715 西南大学软件研究与创新中心重庆400715

形式化方法是基于严格数学基础,对计算机硬件和软件系统进行描述、开发和验证的技术.其数学基础建立在形式语言、语义和推理证明三位一体的形式逻辑系统之上.形式化方法已经以不同程度和不同方式愈来愈多地应用在计算系统生命周期的各... 详细信息

形式化方法是基于严格数学基础,对计算机硬件和软件系统进行描述、开发和验证的技术.其数学基础建立在形式语言、语义和推理证明三位一体的形式逻辑系统之上.形式化方法已经以不同程度和不同方式愈来愈多地应用在计算系统生命周期的各个阶段.介绍了形式化方法的发展历程和基本方法体系;以形式规约和形式验证为主线,综述了形式化方法的理论、方法、工具和应用的现状,展示了形式化方法与软件学科其他领域的交叉和融合;分析了形式化方法的启示,并展望了其面临的发展机遇和未来趋势.形式化方法的发展和研究现状表明:其应用已经取得了长足的进步,在提高计算系统的可靠性和安全性方面发挥了重要作用.在当今软件日益成为社会基础设施的时代,形式化方法将与人工智能、网络空间安全、量子计算、生物计算等领域和方向交叉融合,得到更加广阔的应用.研究和建立这种交叉融合的理论和方法不仅重要,而且具有挑战性.

关键词：形式化方法形式规约形式验证程序设计方法学软件开发

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基于LSTM-GRBM的云虚拟机异常检测

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微电子学与计算机 2021年第4期38卷 46-51页

作者：胡悦林果园蔚国莹中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 矿山数字化教育部工程研究中心江苏徐州221116 南京大学新软件技术国家重点实验室江苏南京210093

本文提出了一种对云虚拟机进行异常检测的模型LsGrbmAd.该模型首先通过长短期记忆网络(LSTM)捕获云虚拟机性能指标的时序特征,同时利用Dropout以防止数据过拟合;其次利用高斯玻尔兹曼机(GRBM)得出自由能;最后利用得出的自由能与训练阶... 详细信息

本文提出了一种对云虚拟机进行异常检测的模型LsGrbmAd.该模型首先通过长短期记忆网络(LSTM)捕获云虚拟机性能指标的时序特征,同时利用Dropout以防止数据过拟合;其次利用高斯玻尔兹曼机(GRBM)得出自由能;最后利用得出的自由能与训练阶段得到的参数基准模型进行对比,判断云虚拟机是否出现异常.实验表明该模型能够对云虚拟机进行异常检测,且准确率有较大的提升.

关键词：异常检测云虚拟机长短期记忆网络高斯玻尔兹曼机云服务

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语音情感识别综述

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计算机工程与应用 2020年第11期56卷 1-9页

作者：孙晓虎李洪均南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093 南通大学智能信息技术研究中心江苏南通226019 南通大学通科微电子学院江苏南通226019

人类的语音情感变化是一个抽象的动态过程,难以使用静态信息对其情感交互进行描述,而人工智能的兴起为语音情感识别的发展带来了新的契机。从语音情感识别的概念和在国内外发展的历史进程入手,分别从5个方面对近些年关于语音情感识别的... 详细信息

人类的语音情感变化是一个抽象的动态过程,难以使用静态信息对其情感交互进行描述,而人工智能的兴起为语音情感识别的发展带来了新的契机。从语音情感识别的概念和在国内外发展的历史进程入手,分别从5个方面对近些年关于语音情感识别的研究成果进行了归纳总结。介绍了语音情感特征,归纳总结了各种语音特征参数对语音情感识别的意义。分别对语音情感数据库的分类及特点、语音情感识别算法的分类及优缺点、语音情感识别的应用以及语音情感识别现阶段所遇到的挑战进行了详细的阐述。立足于研究现状对语音情感识别的未来研究及其发展进行了展望。

关键词：语音情感识别情感特征情感识别算法人工智能

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基于可重随机化混淆电路的可验证计算

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软件学报 2019年第2期30卷 399-415页

作者：赵青松曾庆凯刘西蒙徐焕良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 南京农业大学信息科技学院江苏南京210095 福州大学数学与计算机科学学院福建福州350117 School of Information Systems Singapore Management University

Yao的混淆电路可用于客户端将函数计算外包给服务器,并可验证其正确性.然而,混淆电路仅能使用1次.Gennaro等人组合使用全同态加密和混淆电路,可实现客户端和服务器在多次输入上重用混淆电路.但是,所有已知的全同态加密在效率的提高上似... 详细信息

Yao的混淆电路可用于客户端将函数计算外包给服务器,并可验证其正确性.然而,混淆电路仅能使用1次.Gennaro等人组合使用全同态加密和混淆电路,可实现客户端和服务器在多次输入上重用混淆电路.但是,所有已知的全同态加密在效率的提高上似乎仍有很大的空间,并且需要较强的困难性假设.另一方面,Gennaro等人的方案只能在敌手不能对客户端发起任何数量的验证查询这种较弱的模型下被证明是安全的.部分同态加密的困难性假设要弱于全同态加密,虽然只支持数量有限的同态操作,但比全同态加密运行速度更快、更加紧凑.提出了一个使用加同态加密的可验证计算方案.它基于DDH假设,能够容忍任意数量的恶意验证查询,采用的主要技术是可重随机化的混淆电路.该技术可以实现重随机化的混淆电路分布与原有的混淆电路分布在计算上是不可区分的.另外,也给出了一种使用可重随机化的混淆电路构造密码转置防火墙方案,称为可重用密码转置防火墙.也就是说,混淆电路可生成1次,接下来,密码转置防火墙可安全地重随机化和重用多次.

关键词：可验证计算可重随机化混淆电路同态加密密码转置防火墙

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