检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2023年第2期60卷 274-293页

作者：谭添马晓星许畅马春燕李樾南京大学计算机科学与技术系南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 西北工业大学软件学院西安710129

近年来静态程序分析已成为保障软件可靠性、安全性和高效性的关键技术之一.指针分析作为基础程序分析技术为静态程序分析提供关于程序的一系列基础信息,例如程序任意变量的指向关系、变量间的别名关系、程序调用图、堆对象的可达性等.... 详细信息

近年来静态程序分析已成为保障软件可靠性、安全性和高效性的关键技术之一.指针分析作为基础程序分析技术为静态程序分析提供关于程序的一系列基础信息,例如程序任意变量的指向关系、变量间的别名关系、程序调用图、堆对象的可达性等.介绍了Java指针分析的重要内容:指针分析算法、上下文敏感、堆对象抽象、复杂语言特性处理、非全程序指针分析,特别是对近年来指针分析的研究热点选择性上下文敏感技术进行了梳理和讨论.

关键词：指针分析别名分析 Java 静态分析上下文敏感

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基于混合图表示的软件变更预测方法

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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

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区块链系统身份管理机制研究综述

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计算机工程与应用 2024年第1期60卷 57-73页

作者：李馥娟马卓王群江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210031 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093

区块链技术是一项集P2P网络、共识机制、密码学、博弈论、经济学等众多技术与理论于一体的应用创新,以其去中心化这一特质冲击着传统系统中心化机制带来的种种约束,通过共识机制在一个无需第三方信任机构的开放网络环境中实现交易的可... 详细信息

区块链技术是一项集P2P网络、共识机制、密码学、博弈论、经济学等众多技术与理论于一体的应用创新,以其去中心化这一特质冲击着传统系统中心化机制带来的种种约束,通过共识机制在一个无需第三方信任机构的开放网络环境中实现交易的可信性、可溯源、防篡改等功能,其所形成的新型计算范式和信任机制有助于推动管理模式的转变。同时,区块链技术具有的账本公开和多方共识机制,为以交易为最小数据单元的区块链系统身份管理提出了挑战。梳理区块链系统身份管理技术的重要研究成果,为系统掌握区块链身份标识和认证方式、加强不同应用场景中的信息发现和价值挖掘提供借鉴。在讨论传统系统与区块链系统身份管理特征,并明确区块链身份管理主要内容的基础上,阐释UTXO模型和账户模型的特点,深入分析基于公钥转换、数字证书和去中心化数字身份3类区块链系统身份标识机制,以及匿名认证、实名认证和可控匿名认证3类区块链认证方式,最后对区块链身份管理技术的未来发展进行展望。

关键词：区块链身份管理身份标识身份认证

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基于深度强化学习的掼蛋扑克博弈求解

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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

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基于多标签学习的代码评审意见质量评价

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软件学报 2024年第6期35卷 2775-2794页

作者：杨岚心张贺徐近伟张逸凡王梓宽周鑫李京悦荣国平南京大学软件学院江苏南京210093 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210093 Department of Computer Science Norwegian University of Science and TechnologyTrondheim 7030Norway

代码评审是现代软件开发过程中被广泛应用的最佳实践之一,其对于软件质量保证和工程能力提升都具有重要意义.代码评审意见是代码评审最主要和最重要的产出之一,其不仅是评审者对代码变更的质量感知,而且是作者修复代码缺陷和提升质量的... 详细信息

代码评审是现代软件开发过程中被广泛应用的最佳实践之一,其对于软件质量保证和工程能力提升都具有重要意义.代码评审意见是代码评审最主要和最重要的产出之一,其不仅是评审者对代码变更的质量感知,而且是作者修复代码缺陷和提升质量的重要参考.目前,全球各大软件组织都相继制定了代码评审指南,但仍缺少针对代码评审意见质量的有效的评价方式和方法.为了实现可解释的、自动化的评价,开展文献综述、案例分析等若干实证研究,并在此基础上提出一种基于多标签学习的代码评审意见质量评价方法.实验使用某大型软件企业的34个商业项目的共计17000条评审意见作为数据集.结果表明所提出的方法能够有效地评价代码评审意见质量属性和质量等级.除此以外,还提供若干建模经验,如评审意见标注和校验等,旨在帮助那些受代码评审困扰的软件组织更好地实施所提出的方法.

关键词：软件质量保证代码评审代码评审意见质量评价多标签学习实证软件工程

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基于误差截尾假设的时序预测可学习性理论与算法

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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

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深度学习在基于信息检索的缺陷定位中的应用综述

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软件学报 2025年第4期36卷 1530-1556页

作者：曹帅牛菲菲李传艺陈俊洁刘逵葛季栋骆斌计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210093 南京大学软件学院江苏南京210093 天津大学智能与计算学部天津300350 华为公司软件工程应用技术实验室浙江杭州310007

缺陷自动定位方法可以极大程度减轻开发人员调试和维护软件程序的负担.基于信息检索的缺陷定位方法是广泛研究的缺陷自动定位方法之一,并已取得了较好的成果.随着深度学习的普及,将深度学习应用于基于信息检索的缺陷定位成为近年来的研... 详细信息

缺陷自动定位方法可以极大程度减轻开发人员调试和维护软件程序的负担.基于信息检索的缺陷定位方法是广泛研究的缺陷自动定位方法之一,并已取得了较好的成果.随着深度学习的普及,将深度学习应用于基于信息检索的缺陷定位成为近年来的研究趋势之一.系统梳理和总结了52篇近年来将深度学习引入基于信息检索缺陷定位的工作.首先,总结该类缺陷定位的数据集和评价指标,接着从不同粒度和可迁移性分析了该类技术的定位效果,随后着重梳理了相关工作中信息编码表征方法和特征提取方法.最后总结对比分析了各领域最先进的定位方法,并展望了使用深度学习的基于信息检索的缺陷定位方法的未来发展方向.

关键词：深度学习缺陷定位信息检索特征编码代码表示

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三方众包市场中的发包方-平台博弈机制设计

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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

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自适应软件系统模型偏差检测方法的适用性评估

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计算机研究与发展 2022年第9期59卷 1929-1946页

作者：童燕翔秦逸马晓星计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

自适应软件系统的模型偏差会导致诸多可靠性问题.对控制型自适应软件系统而言,其面临的模型偏差源自描述软件系统的标称模型在非确定运行环境中的漂移现象.现有模型偏差检测方法往往忽视了不同模型偏差之间的差异性,导致用户难以为其特... 详细信息

自适应软件系统的模型偏差会导致诸多可靠性问题.对控制型自适应软件系统而言,其面临的模型偏差源自描述软件系统的标称模型在非确定运行环境中的漂移现象.现有模型偏差检测方法往往忽视了不同模型偏差之间的差异性,导致用户难以为其特定的应用场景选择合适的检测方法.针对这一问题,提出了一套特性指标,用于评估模型偏差检测方法在不同模型偏差场景下的适用性.该特性指标基于提出的模型偏差检测框架,系统分析了模型偏差检测过程中的重要因素,并提取控制信号强度、环境输入强度和非确定性强度作为量化的特性指标.基于这些特性指标,实验研究4种主流模型偏差检测方法在不同场景下的检测效果,并总结不同模型偏差检测方法对于自适应软件系统不同特性场景的适用性.

关键词：自适应软件控制型自适应软件系统模型偏差运行时验证场景特性

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自动驾驶系统中视觉感知模块的安全测试

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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

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