检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2019年第2期40卷 359-366页

作者：马顶付明乔磊冯新宇中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027 华为上海研究所2012实验室-OS内核实验室上海201206 北京控制工程研究所北京100190 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

对数据结构进行形式化描述是内核验证的重要组成部分,但是在实际的验证工作中,内核经常会使用一些不规则的数据结构,而对不规则数据结构的形式化定义仍存在诸多困难.针对内核中的复杂数据结构,本文提出使用结构拆分以及形状和内存分离... 详细信息

对数据结构进行形式化描述是内核验证的重要组成部分,但是在实际的验证工作中,内核经常会使用一些不规则的数据结构,而对不规则数据结构的形式化定义仍存在诸多困难.针对内核中的复杂数据结构,本文提出使用结构拆分以及形状和内存分离的方法来形式化定义内核中的不规则数据结构,并运用该方法成功刻画了某航天操作系统内核的进程管理数据结构,最终成功验证了该内核中相关API的代码.相关的代码验证工作在定理证明工具Coq中完成.

关键词：内核数据结构形式化验证分离逻辑内核验证

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跨项目软件缺陷预测方法研究综述

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计算机学报 2018年第1期41卷 254-274页

作者：陈翔王莉萍顾庆王赞倪超刘望舒王秋萍南通大学计算机科学与技术学院江苏南通226019 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 天津大学软件学院天津300350

软件缺陷预测首先通过挖掘与分析软件历史仓库,从中抽取程序模块并进行类型标记.随后通过分析软件代码的内在复杂度或开发过程特征,设计出与软件缺陷存在强相关性的度量元,并对这些程序模块进行度量.最后借助特定的机器学习方法基于上... 详细信息

软件缺陷预测首先通过挖掘与分析软件历史仓库,从中抽取程序模块并进行类型标记.随后通过分析软件代码的内在复杂度或开发过程特征,设计出与软件缺陷存在强相关性的度量元,并对这些程序模块进行度量.最后借助特定的机器学习方法基于上述数据构建出缺陷预测模型.因此该方法可以在项目开发的早期阶段,通过预先识别出项目内的可疑缺陷模块,达到优化测试资源分配的目的.但在实际软件开发场景中,需要进行缺陷预测的项目可能是一个新启动项目,或这个项目的历史训练数据比较稀缺.一种简单的解决方案是利用其他项目已经搜集的训练数据来构建缺陷预测模型.但不同项目之间因所处的应用领域、采用的开发流程、使用的编程语言、开发人员经验等并不相同,因此对应数据集间会存在较大的分布差异性并造成该方案的实际性能并不理想,因此如何通过有效迁移源项目的相关知识来为目标项目构建预测模型,吸引了国内外研究人员的关注,并将该问题称为跨项目软件缺陷预测问题.论文针对该问题进行了系统综述.根据预测场景的不同,将已有方法分为3类:基于有监督学习的方法、基于无监督学习的方法和基于半监督学习的方法.其中基于有监督学习的方法主要基于候选源项目集的程序模块来构建模型.这类方法根据源项目与目标项目采用的度量元是否相同又可以细分为同构跨项目缺陷预测方法和异构跨项目缺陷预测方法.针对前者,研究人员主要从度量元取值转换、实例选择和权重设置、特征映射和特征选择、集成学习、类不平衡学习等角度展开研究.而后者更具研究挑战性,研究人员主要基于特征映射和典型相关分析等方法展开研究.基于无监督学习的方法直接尝试对目标项目中的程序模块进行预测.这类方法假设在软件缺陷预测问题中,有缺陷模块的度量元取值存在高于无缺陷模块的度量元取值的倾向.因此研究人员主要基于聚类方法展开研究.而基于半监督学习的方法则会综合使用候选源项目集的程序模块和目标项目中的少量已标记模块来构建模型.这类方法通过尝试从目标项目中选出少量模块进行标记,以提高跨项目缺陷预测的性能.研究人员主要借助集成学习和TrAdaBoost方法展开研究.论文依次对每一类方法的已有研究成果进行了系统梳理和点评.随后论文进一步总结了跨项目缺陷预测研究中经常使用的性能评测指标和评测数据集,其统计结果可以辅助研究人员针对该问题进行合理的实验设计.最后总结全文,并分别从数据集搜集、数据集预处理、模型构建和评估、模型应用这4个维度对未来值得关注的研究方向进行了展望.

关键词：经验软件工程软件缺陷预测跨项目软件缺陷预测迁移学习实证研究

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服务质量感知的云系统数据副本恢复算法

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计算机工程 2019年第9期45卷 17-22页

作者：徐超邓君华姜丽丽吉明涛李鑫国网江苏省电力有限公司电力科学研究院南京210008 江苏方天电力技术有限公司南京210036 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106

针对云数据中心环境下的数据副本丢失问题,提出2种服务质量感知的数据副本恢复算法。基于数据副本的分布情况,在考虑数据副本安全规则的前提下,对数据安全等级进行划分,给出分阶段数据副本恢复算法。在此基础上,依据数据冷热程度,建立... 详细信息

针对云数据中心环境下的数据副本丢失问题,提出2种服务质量感知的数据副本恢复算法。基于数据副本的分布情况,在考虑数据副本安全规则的前提下,对数据安全等级进行划分,给出分阶段数据副本恢复算法。在此基础上,依据数据冷热程度,建立数据副本稀有度模型,设计稀有度感知的分阶段数据副本恢复算法。实验结果表明,与直接数据副本恢复算法相比,所提出的算法可有效提高云数据中心的应用服务质量及数据安全保障能力。

关键词：数据中心数据管理服务质量副本分布副本恢复安全规则

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基于URL语言特征的钓鱼网站检测算法

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计算机工程与应用 2019年第24期55卷 84-90页

作者：王雨琪刘博文林果园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 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

为了应对钓鱼网站的检测逃避策略,提出一种基于URL语言特征的钓鱼网站检测算法。通过分析钓鱼网站和合法网站的URL在不同检测域上的差异,定义基元和敏感度来描述其语言特征。先根据基元对主级域名进行相似性检测,当相似性低于预先设定... 详细信息

为了应对钓鱼网站的检测逃避策略,提出一种基于URL语言特征的钓鱼网站检测算法。通过分析钓鱼网站和合法网站的URL在不同检测域上的差异,定义基元和敏感度来描述其语言特征。先根据基元对主级域名进行相似性检测,当相似性低于预先设定的阈值时,选取有效的子域名特征,利用随机森林算法对子域名的语言特征进行学习和检测。实验结果表明,该算法的准确率达95.6%,系统运行时间相对较小,平均识别时间小于1 s。

关键词：钓鱼网站统一资源定位符(URL) 语言特征基元敏感度

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基于映射节点级联宽度学习的人体坐姿识别

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南通大学学报（自然科学版） 2020年第3期19卷 28-33,89页

作者：李洪均孙婉婷周泽李超波张士兵南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 南通智能信息技术联合研究中心江苏南通226019 南通大学通科微电子学院江苏南通226019

为了有效地识别办公场景下的人体坐姿,提出一种映射节点级联宽度学习系统。采用Kinect硬件设备获取相关数据并建立坐姿识别数据库;创新性地设计基于映射节点级联的坐姿识别模块,通过级联特征节点,有效地将低级特征逐步映射为高级特征,... 详细信息

为了有效地识别办公场景下的人体坐姿,提出一种映射节点级联宽度学习系统。采用Kinect硬件设备获取相关数据并建立坐姿识别数据库;创新性地设计基于映射节点级联的坐姿识别模块,通过级联特征节点,有效地将低级特征逐步映射为高级特征,提高特征的可区分性,便于识别不同坐姿;由于真实视频中包含不同坐姿变换之间的过渡帧,同时引入帧判别概率和结构相似性指标建立视频序列中的过渡帧检测模块,筛选过渡帧,提高识别率。在公共数据集和自建库的测试实验结果表明:该模型不仅在公共数据集上取得显著效果,而且在自建库图像上的平均识别精度达到99.90%,在视频序列上的平均识别精度达到79.21%,平均识别率相较经典的宽度学习系统提高了5.5%。该模型的识别精度明显提升、速度增快,具有一定的泛化性能。

关键词：映射节点级联宽度学习人体坐姿识别 Kinect

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普适计算应用时空性质的运行时验证

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软件学报 2018年第6期29卷 1622-1634页

作者：李晅松陶先平宋巍南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

运行时验证是提升普适计算应用可靠性的重要手段.这类应用的很多性质同时涉及时间关系和空间位置关系,这样的时空性质给运行时的验证带来了特有挑战:一方面,传统的时态逻辑难以描述空间性质;另一方面,适合描述空间性质的Ambient Logic... 详细信息

运行时验证是提升普适计算应用可靠性的重要手段.这类应用的很多性质同时涉及时间关系和空间位置关系,这样的时空性质给运行时的验证带来了特有挑战:一方面,传统的时态逻辑难以描述空间性质;另一方面,适合描述空间性质的Ambient Logic在真值不确定等情况下不能很好地支持有限轨迹中时间性质的描述.为支持普适计算应用时空性质的运行时验证,引入三值逻辑语义,提出了AL_3(3-valued ambient logic);并在此基础上设计实现了基于AL_3的性质检验算法和运行时监控器.最后,通过案例分析和运行效率实验阐明了所提方法的有效性和可行性.

关键词：普适计算三值语义运行时验证

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融合用户社会地位和矩阵分解的推荐算法

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计算机研究与发展 2018年第1期55卷 113-124页

作者：余永红高阳王皓孙栓柱南京邮电大学通达学院南京210003 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 江苏省软件新技术与产业化协同创新中心(南京大学) 南京210023 江苏方天电力技术有限公司南京211100

随着社交网络服务的日益流行,社交网络平台为推荐算法提供了丰富的额外信息.假设朋友之间共享更多的共同偏好并且用户往往易于接受来自朋友的推荐,越来越多的推荐系统利用社交网络中用户之间的信任关系来改进传统推荐算法的性能.然而,... 详细信息

随着社交网络服务的日益流行,社交网络平台为推荐算法提供了丰富的额外信息.假设朋友之间共享更多的共同偏好并且用户往往易于接受来自朋友的推荐,越来越多的推荐系统利用社交网络中用户之间的信任关系来改进传统推荐算法的性能.然而,现有基于社交网络推荐算法忽略了2个问题:1)在不同的领域中,用户信任不同的朋友;2)由于用户在不同的领域内具有不同的社会地位,因此,用户在不同的领域内受朋友的影响程度是不同的.首先利用整体的社交网络结构信息和用户的评分信息推导特定领域社交网络结构,然后利用PageRank算法计算用户在特定领域的社会地位,最后提出了一种融合用户社会地位信息的矩阵分解推荐算法.在真实数据集上的实验结果表明:融合用户地位信息的矩阵分解推荐算法的性能优于传统的基于社交网络推荐算法.

关键词：用户社会地位矩阵分解推荐算法 PageRank算法社交网络

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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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无组织恶意攻击检测问题的研究

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中国科学：信息科学 2018年第2期48卷 177-186页

作者：庞明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 南京大学软件新技术与产业化协同创新中心南京210023

推荐系统在我们的生活中被广泛应用,对人们的生活起着越来越重要的影响.然而,协同过滤作为一种常见的推荐技术,很容易受到伪造虚假用户评分信息的恶意攻击的影响.为了保证推荐的质量,很多恶意攻击检测的方法被提出用于检测恶意攻击.现... 详细信息

推荐系统在我们的生活中被广泛应用,对人们的生活起着越来越重要的影响.然而,协同过滤作为一种常见的推荐技术,很容易受到伪造虚假用户评分信息的恶意攻击的影响.为了保证推荐的质量,很多恶意攻击检测的方法被提出用于检测恶意攻击.现有的攻击检测方法大多是针对有组织大规模攻击的检测,即攻击者根据同一种策略,伪造大量的虚假用户评分信息用于提升或贬低一个目标物品.本文研究了一种不同的攻击类型:无组织恶意攻击,即攻击者们在没有组织的情况下,分别伪造少量的虚假用户评分信息来提升或贬低同一个目标物品.无组织恶意攻击出现在很多真实的应用中,对推荐系统的鲁棒性造成严重影响,而针对该攻击类型的研究还很初步.实验结果表明现有攻击检测方法不能够有效地检测无组织恶意攻击.本文分析了现有的多种攻击检测方法无效的原因,进而通过分析无组织恶意攻击的特性,总结出无组织恶意攻击检测的关键.

关键词：攻击检测推荐系统协同过滤无组织恶意攻击鲁棒性

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基于基完备化理论和嵌入多层感知机的深度网络结构设计

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东南大学学报（自然科学版） 2018年第5期48卷 933-938页

作者：张毅锋蒋程程旭刘袁东南大学信息科学与工程学院南京210096 东南大学南京通信技术研究院南京211100 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

为了进一步改善经典卷积神经网络的识别性能,首先证明了跨层传输实质上是基的完备化过程,然后基于多类型特征提取结构、嵌入多层感知机以及跨层传输结构提出一种新型深度卷积网络——期望网络.经分析发现,期望网络中的多类型特征提取结... 详细信息

为了进一步改善经典卷积神经网络的识别性能,首先证明了跨层传输实质上是基的完备化过程,然后基于多类型特征提取结构、嵌入多层感知机以及跨层传输结构提出一种新型深度卷积网络——期望网络.经分析发现,期望网络中的多类型特征提取结构可提取不同类型的特征,嵌入多层感知机可生成期望图并标定不同类型特征的权重,跨层传输结构可缓解网络性能退化的问题.仿真实验结果表明,在数据集CIFAR-10、数据集CIFAR-100和数据集SVHN上,相比于ResNet网络、深度监督网络和Highw ay网络等经典深度卷积网络,期望网络的误识别率均有不同程度的下降.

关键词：基完备化期望网络嵌入多层感知机期望图

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