检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年第1期36卷 107-151页

作者：董绍康李超杨光葛振兴曹宏业陈武兵杨尚东陈兴国李文斌高阳计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210023

近年来,随着人工智能技术在序贯决策和博弈对抗等问题的应用方面取得了飞速发展,围棋、游戏、德扑和麻将等领域取得了巨大的进步,例如,AlphaGo、OpenAI Five、AlphaStar、DeepStack、Libratus、Pluribus和Suphx等系统都在这些领域中达... 详细信息

近年来,随着人工智能技术在序贯决策和博弈对抗等问题的应用方面取得了飞速发展,围棋、游戏、德扑和麻将等领域取得了巨大的进步,例如,AlphaGo、OpenAI Five、AlphaStar、DeepStack、Libratus、Pluribus和Suphx等系统都在这些领域中达到或超过人类专家水平.这些应用集中在双人、两队或者多人的零和博弈问题中,而对于混合博弈问题的研究缺乏实质性的进展与突破.区别于零和博弈,混合博弈需要综合考虑个体收益、集体收益和均衡收益等诸多目标,被广泛应用于公共资源分配、任务调度和自动驾驶等现实场景.因此,对于混合博弈问题的研究至关重要.通过梳理当前混合博弈领域中的重要概念和相关工作,深入分析国内外研究现状和未来发展方向.具体地,首先介绍混合博弈问题的定义与分类;其次详细阐述博弈解概念和求解目标,包含纳什均衡、相关均衡、帕累托最优等解概念,最大化个体收益、最大化集体收益以及兼顾公平等求解目标;接下来根据不同的求解目标,分别对博弈论方法、强化学习方法以及这两种方法的结合进行详细探讨和分析;最后介绍相关的应用场景和实验仿真环境,并对未来研究的方向进行总结与展望.

关键词：混合博弈博弈论强化学习

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融合图像信息的跨模态Transformer点云补全算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第7期36卷 1026-1033页

作者：何星朱哲燕雪峰郭延文宫丽娜魏明强南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

针对三维传感器(如LiDAR、深度相机)获取的点云往往残缺不全,需要进行补全处理,而单模态方法存在的补全结果细节不丰富、结构不完整等问题,提出一种融合图像信息的跨模态Transformer点云补全算法.首先采用点云分支和图像分支分别提取点... 详细信息

针对三维传感器(如LiDAR、深度相机)获取的点云往往残缺不全,需要进行补全处理,而单模态方法存在的补全结果细节不丰富、结构不完整等问题,提出一种融合图像信息的跨模态Transformer点云补全算法.首先采用点云分支和图像分支分别提取点云特征和图像特征,其中,点云分支采用PoinTr为骨干网络,图像分支采用7层卷积;然后通过特征融合模块融合点云特征和图像特征,由粗到精地生成全分辨率的点云.在ShapeNet-ViPC数据集上进行实验的结果表明,所提算法的可视化结果优于单模态点云补全方法和目前仅有的跨模态点云补全方法ViPC,且在大部分测试类别上的CD-L_(2)量化指标优于ViPC;平均CD-L_(2)为2.74,比ViPC低17%.为了便于研究人员评估和使用,文中算法可通过https://***/Starak-x/ImPoinTr开源获取.

关键词：点云补全 Transformer 跨模态

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面向开集识别的稳健测试时适应方法

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软件学报 2024年第4期35卷 1667-1681页

作者：周植张丁楚李宇峰张敏灵计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 东南大学计算机科学与工程学院江苏南京210096

开集识别旨在研究测试阶段突现未见类别对于机器学习模型的挑战,以期学习模型既能分类已见类别又可识别/拒绝未见类别,是确保机器学习模型能够在开放世界中高效稳健部署的重要技术.既有开集识别技术通常假设已见类别的协变量分布在训练... 详细信息

开集识别旨在研究测试阶段突现未见类别对于机器学习模型的挑战,以期学习模型既能分类已见类别又可识别/拒绝未见类别,是确保机器学习模型能够在开放世界中高效稳健部署的重要技术.既有开集识别技术通常假设已见类别的协变量分布在训练与测试阶段维持不变.然而在实际场景中,类别的协变量分布常不断变化.直接利用既有技术不再奏效,其性能甚至劣于基线方案.因此,亟需研究新型开集识别方法,使其能不断适应协变量分布偏移,以期模型在测试阶段既能稳健分类已见类别又可识别未见类别.将此新问题设置命名为开放世界适应问题(AOW),并提出了一种开放测试时适应方法(OTA).该方法基于无标注测试数据优化自适应熵损失与开集熵损失更新模型,维持对已见类的既有判别能力,同时增强了识别未见类的能力.大量实验分析表明,该方法在多组基准数据集、多组不同协变量偏移程度下均稳健地优于现有先进的开集识别方法.

关键词：开集识别测试时适应分布偏移图像识别流数据

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神经形态计算:从脉冲神经网络到边缘部署

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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

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一种经验库制导的浮点程序优化加速策略

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计算机学报 2022年第9期45卷 2014-2028页

作者：肖安祥张硕骁汤恩义陈鑫王林章南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学软件学院南京210093

为了保障数值程序的准确与高效,浮点程序自动优化成为了近年来学术界关注的一项新兴技术.该技术的核心思想是将经典的数值分析理论总结成程序转换规则,并利用规则将浮点程序以计算过程更为稳定的算法进行自动重写,从而使数值程序稳定高... 详细信息

为了保障数值程序的准确与高效,浮点程序自动优化成为了近年来学术界关注的一项新兴技术.该技术的核心思想是将经典的数值分析理论总结成程序转换规则,并利用规则将浮点程序以计算过程更为稳定的算法进行自动重写,从而使数值程序稳定高效且易于维护.然而,现有浮点程序自动优化方法的优化效率是其主要瓶颈.随着越来越多的数值程序转换规则被发现与总结,自动优化框架的规则库会越来越大,传统优化方法在规则库中遍历所有优化规则的过程也变得越来越困难.本文提出了一种经验库制导的浮点程序优化加速策略,该策略基于浮点误差成因的相似性原理,将已成功优化浮点程序对应的符号与结构特征抽取出来,并以散列的方式将优化该程序涉及到的规则序列保存在一个优化经验库中.当新的浮点数值程序需要进行自动优化时,本文算法首先计算其符号结构特征与经验库中各记录的相似度.符号结构相似度较高的记录所对应的规则序列会被优先用于浮点程序重写,从而得到优化程序.随着优化程序的增多,经验库的规模会逐渐增大,经验库的散列化分区存储设计保证了其检索与匹配效率.在浮点程序优化基准用例集FPBench和开源物理引擎OpenRelativity上的实验表明,在优化后浮点程序精度与传统方法类似的前提下,本文的加速策略能使平均优化速度相对于传统浮点程序优化方法提升6.04倍,显著提高了浮点数值程序自动优化技术的可用性.

关键词：加速策略程序优化浮点数值程序经验库

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融合信息检索和深度模型特征的软件缺陷定位方法

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软件学报 2024年第7期35卷 3245-3264页

作者：申宗汶牛菲菲李传艺陈翔李奇葛季栋骆斌计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019

构建自动化的缺陷定位方法能够加快程序员利用缺陷报告定位到复杂软件系统缺陷代码的过程.早期相关研究人员将缺陷定位视为检索任务,通过分析缺陷报告和相关代码构造缺陷特征,并结合信息检索的方法实现缺陷定位.随着深度学习的发展,利... 详细信息

构建自动化的缺陷定位方法能够加快程序员利用缺陷报告定位到复杂软件系统缺陷代码的过程.早期相关研究人员将缺陷定位视为检索任务,通过分析缺陷报告和相关代码构造缺陷特征,并结合信息检索的方法实现缺陷定位.随着深度学习的发展,利用深度模型特征的缺陷定位方法也取得了一定效果.然而,由于深度模型训练的时间成本和耗费资源相对较高,现有基于深度模型的缺陷定位研究方法存在实验搜索空间和真实情况不符的情况.这些研究方法在测试时并没有将项目下的所有代码作为搜索空间,而仅仅搜索了与已有缺陷相关的代码,例如DNNLOC方法、DeepLocator方法、DreamLoc方法.这种做法和现实中程序员进行缺陷定位的搜索场景是不一致的.致力于模拟缺陷定位的真实场景,提出了一种融合信息检索和深度模型特征的TosLoc方法进行缺陷定位.TosLoc方法首先通过信息检索的方式检索真实项目的所有源代码,确保已有特征的充分利用;再利用深度模型挖掘源代码和缺陷报告的语义,获取最终定位结果.通过两阶段的检索,TosLoc方法能够对单个项目的所有代码实现快速缺陷定位.通过在4个常用的真实Java项目上进行实验,TosLoc方法能够在检索速度和准确性上超越已有基准方法.与最优基准方法DreamLoc相比,TosLoc方法在消耗DreamLoc方法35%的检索时间下,平均MRR值比DreamLoc方法提高了2.5%,平均MAP值提高了6.0%.

关键词：缺陷定位缺陷报告信息检索深度学习检索空间

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深度代码模型安全综述

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软件学报 2025年第4期36卷 1461-1488页

作者：孙伟松陈宇琛赵梓含陈宏葛一飞韩廷旭黄胜寒李佳讯房春荣陈振宇计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210093 南京大学软件学院江苏南京210093 苏州大学数学科学学院江苏苏州215006

随着深度学习技术在计算机视觉与自然语言处理等领域取得巨大成功,软件工程研究者开始尝试将其引入到软件工程任务求解当中.已有研究结果显示,深度学习技术在各种代码相关任务(例如代码检索与代码摘要)上具有传统方法与机器学习方法无... 详细信息

随着深度学习技术在计算机视觉与自然语言处理等领域取得巨大成功,软件工程研究者开始尝试将其引入到软件工程任务求解当中.已有研究结果显示,深度学习技术在各种代码相关任务(例如代码检索与代码摘要)上具有传统方法与机器学习方法无法比拟的优势.这些面向代码相关任务训练的深度学习模型统称为深度代码模型.然而,由于神经网络的脆弱性和不可解释性,与自然语言处理模型与图像处理模型一样,深度代码模型安全也面临众多挑战,已经成为软件工程领域的焦点.近年来,研究者提出了众多针对深度代码模型的攻击与防御方法.然而,目前仍缺乏对深度代码模型安全研究的系统性综述,不利于后续研究者对该领域进行快速的了解.因此,为了总结该领域研究现状、挑战及时跟进该领域的最新研究成果,搜集32篇该领域相关论文,并将现有的研究成果主要分为后门攻击与防御技术和对抗攻击与防御技术两类.按照不同技术类别对所收集的论文进行系统地梳理和总结.随后,总结该领域中常用的实验数据集和评估指标.最后,分析该领域所面临的关键挑战以及未来可行的研究方向,旨在为后续研究者进一步推动深度代码模型安全的发展提供有益指导.

关键词：深度代码模型深度代码模型安全人工智能模型安全后门攻击与防御对抗攻击与防御

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学习型过滤器综述

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计算机科学 2024年第1期51卷 41-49页

作者：李猛戴海鹏眭永熙顾荣陈贵海计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

作为一种高效的概率性结构,过滤器可以高效地解决近似集合成员查询问题。近年来,随着机器学习技术的发展,一些学习型过滤器表现出色,超越了传统的过滤器。这些学习型过滤器考虑数据分布信息,将集合成员查询问题视为二分类问题,实现了超... 详细信息

作为一种高效的概率性结构,过滤器可以高效地解决近似集合成员查询问题。近年来,随着机器学习技术的发展,一些学习型过滤器表现出色,超越了传统的过滤器。这些学习型过滤器考虑数据分布信息,将集合成员查询问题视为二分类问题,实现了超越传统过滤器的性能。受此启发,学习型过滤器研究领域迅速发展,出现了多个变种。然而,目前还缺乏对近些年相关工作的系统性回顾和比较。为了填补上述空缺,文中全面回顾了近年来的学习型过滤器相关工作,并展望了未来的发展方向。

关键词：近似成员资格查询机器学习 Bloom过滤器学习型过滤器假阳率

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基于eBPF的内核堆漏洞动态缓解机制

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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

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基于MapReduce的大规模网络社区发现算法

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计算机科学 2024年第4期51卷 11-18页

作者：王瀚橙戴海鹏陈志鹏陈树森陈贵海计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

社区发现是社会网络挖掘领域的基本问题。随着海量数据的迅速产生,传统社区发现算法愈发难以处理大规模社会网络。因此,针对大规模网络设计高效的社区发现算法意义重大。文中提出了一种基于MapReduce和k中心聚类的新型分布式算法。首先... 详细信息

社区发现是社会网络挖掘领域的基本问题。随着海量数据的迅速产生,传统社区发现算法愈发难以处理大规模社会网络。因此,针对大规模网络设计高效的社区发现算法意义重大。文中提出了一种基于MapReduce和k中心聚类的新型分布式算法。首先,该算法提出“朋友圈系数”技术,该技术可更加准确地度量结点间的距离。其次,该算法提出“两阶段k中心聚类”技术,该技术在选取中心点过程中融入结点中心度启发式信息,可显著优化输出结果的模块度。最后,该算法提出“以模块度为优化目标的社区融合”技术,该技术能够在无先验知识的前提下自动确定网络中的社区数目。实验结果表明,所提算法的社区发现结果模块度明显优于最先进的社区发现算法。例如,相比LPA算法,其将模块度平均提升9.19倍。

关键词：社区发现 k中心聚类分布式计算数据挖掘大数据

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