检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年第4期36卷 1435-1460页

作者：沈阚黄凯锋陈碧欢彭鑫复旦大学计算机科学技术学院上海200433

Python丰富的开发生态提供了多种多样的第三方库,极大地提高了开发者的开发效率和质量.第三方库开发者通过对代码底层的封装,使得上层应用开发者只需调用API就可以使用相关功能,从而快速完成开发任务.然而,第三方库API不会保持恒定不变... 详细信息

Python丰富的开发生态提供了多种多样的第三方库,极大地提高了开发者的开发效率和质量.第三方库开发者通过对代码底层的封装,使得上层应用开发者只需调用API就可以使用相关功能,从而快速完成开发任务.然而,第三方库API不会保持恒定不变.由于缺陷修复、代码重构、功能新增等,第三方库代码会不断更新.更新后部分API发生了不兼容的更改,从而导致上层应用运行异常终止或者产生不一致的结果.因此,Python第三方库API的兼容性问题已成为目前开源生态中亟需解决的问题之一.目前已有相关研究工作对Python第三方库API兼容性问题展开研究,但兼容性问题原因的分类覆盖不够完全,无法输出兼容性问题的细粒度原因.为此,对Python第三方库API兼容性问题的表现形式和产生原因开展了实证研究,并针对性提出了Python不兼容API的静态检测方法.首先,针对flask库和pandas库的总共6个版本对,通过收集版本更新日志、运行回归测试相结合的方法,共收集108个不兼容API对.接着,对收集到的数据开展实证研究,总结了Python第三方库API兼容性问题的表现形式和产生原因.最后,提出了一种基于静态分析技术的Python不兼容API的检测方法,输出句法层面的不兼容API问题产生原因.在4个常用Python第三方库的共计12个版本对上进行了实验评估,结果表明检测方法具有良好的有效性、泛化性、时间性能、空间性能以及易用性.

关键词： Python 静态分析第三方库 API兼容性问题版本演化

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素阶数域上的高效格基数字签名方案

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软件学报 2025年第2期36卷 776-804页

作者：董怡帆方博越梁志闯赵运磊复旦大学计算机科学技术学院上海200433 密码科学技术全国重点实验室北京100878

随着量子计算的快速发展,特别是Shor量子算法及其变体的优化进步,当前基于大整数分解和离散对数问题的经典公钥密码体制将面临颠覆性的影响.为了应对量子攻击,学界开始对后量子密码学的研究,其中基于格的后量子密码方案因其在安全、效... 详细信息

随着量子计算的快速发展,特别是Shor量子算法及其变体的优化进步,当前基于大整数分解和离散对数问题的经典公钥密码体制将面临颠覆性的影响.为了应对量子攻击,学界开始对后量子密码学的研究,其中基于格的后量子密码方案因其在安全、效率、带宽等方面的均衡表现和良好的可扩展性而成为后量子密码的主流技术路线.目前,基于格的后量子密码方案大多使用分圆环,尤其是二次幂分圆环作为底层代数结构.但分圆环中具有丰富的子域、自同构、环同态等代数结构,容易遭受针对性攻击.基于具有“高安全性、素数阶、大Galois群和惰性模数”特点的素阶数域,设计出后量子数字签名方案Dilithium-Prime,并给出推荐参数集.然而,素阶数域的一个显著缺点是无法直接使用快速数论变换(NTT)算法进行高效的多项式乘法,导致素阶数域上的密码方案性能较差.为此,设计素阶数域上的NTT算法和小多项式乘法,实现素阶数域上高效的多项式乘法.最后,为方案的关键算法设计常数时间无分支实现方法,给出方案的C语言实现,并与其他方案进行对比.实验结果表明,在同一安全等级下,与分圆环上的数字签名方案CRYSTALS-Dilithium推荐参数相比,Dilithium-Prime方案的公钥尺寸、私钥尺寸、签名尺寸分别降低1.8%、10.2%、1.8%,签名算法效率提高11.9%,密钥生成算法、验证算法所需时间分别为CRYSTALS-Dilithium方案的2.0倍和2.5倍,但不同于CRYSTALS-Dilithium,Dilithium-Prime方案具有抵抗针对分圆环的密码攻击的优越特性;与2023年韩国后量子密码算法竞赛中提出的基于素阶数域的签名方案NCC-Sign推荐参数相比,在相同的安全等级和带宽条件下,Dilithium-Prime方案的密钥生成算法、签名算法、验证算法的速度分别提升至4.2倍、35.3倍、7.2倍,实现兼顾高效性和安全性的素阶数域签名算法.

关键词：后量子密码格密码素阶数域数字签名方案快速数论变换小多项式乘法

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素阶数域上的高效紧凑NTRU密钥封装方案

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软件学报 2025年第2期36卷 747-775页

作者：梁志闯赵旭阳方博越赵运磊复旦大学计算机科学技术学院上海200433 密码科学技术国家重点实验室北京100036

基于格(特别是NTRU格)设计后量子密钥封装方案是格密码领域的主流方向之一.现有多数格密码方案基于分圆环构造,但分圆环饱含丰富的代数结构导致这些方案容易遭受相关攻击.一个可选的且更安全的代数结构是大Galois群、素数阶、基于素理... 详细信息

基于格(特别是NTRU格)设计后量子密钥封装方案是格密码领域的主流方向之一.现有多数格密码方案基于分圆环构造,但分圆环饱含丰富的代数结构导致这些方案容易遭受相关攻击.一个可选的且更安全的代数结构是大Galois群、素数阶、基于素理想的数域(简称为素阶数域).NTRU-Prime是一个基于素阶数域的备受青睐的NTRU密钥封装方案,且早已经在国际标准OpenSSH中默认应用.旨在设计出比NTRU-Prime性能更优的素阶数域上NTRU密钥封装方案.首先,梳理分圆环的安全隐患,特别是针对2次幂分圆环的系列攻击,同时展示出素阶数域在抵御这些攻击方面的安全优势.接着,基于素阶数域提出NTRU密钥封装方案CNTR-Prime,并给出详细的相关分析和参数集.然后,提出一种伪梅森数不完整NTT,它能有效计算CNTR-Prime中关于素阶数域的多项式乘法.此外,还提出一种改进的伪梅森数约减算法,并将它应用在伪梅森数不完整NTT中.它在软件实现方面比Barrett约减快2.6%,在硬件实现方面比Montgomery约减和Barrett约减快2–6倍.最后,提供CNTR-Prime的C语言实现,并与其他同类方案进行全面对比.结果表明,与SNTRU-Prime相比,CNTR-Prime在安全强度、带宽和实现效率上有优势,其中CNTR-Prime-761的经典和量子安全强度都比SNTRU-Prime-761的高19 bit,密文尺寸降低8.3%,密钥生成算法、密钥封装算法和解封装算法分别快25.3倍、10.8倍和2.0倍.实际上,CNTR-Prime-653的经典和量子安全强度已可与SNTRU-Prime-761相媲美,且CNTR-Prime-653的带宽降低13.8%,密钥生成算法、密钥封装算法和解封装算法分别快33.9倍、12.6倍和2.3倍.所提工作可为后续同类型的格密码方案的设计、分析和优化实现提供重要参考.

关键词：格密码后量子密码数论研究单元(NTRU) 素阶数域密钥封装方案数论变换模约减软件实现

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磁共振无线充电技术:进展与展望

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 232-255页

作者：王馨语周王球周颢李向阳中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026

无线充电技术具有非接触、自动化以及易维护的供能特性,可以有效解决未来智能物联网(AIoT)在大规模应用时的能量供应难题.在现有无线充电技术中,磁共振无线充电技术在能量传输效用与空间自由度上有着更为均衡的技术优势,已成为当今无线... 详细信息

无线充电技术具有非接触、自动化以及易维护的供能特性,可以有效解决未来智能物联网(AIoT)在大规模应用时的能量供应难题.在现有无线充电技术中,磁共振无线充电技术在能量传输效用与空间自由度上有着更为均衡的技术优势,已成为当今无线充电领域的研究热点,拥有更为广阔的应用前景.为此,大致回顾了磁共振无线充电技术的发展历程并对其相关背景概念进行了简要概述.对近年的磁共振无线充电技术相关研究进行了系统梳理,并基于设计动机和技术实现从反馈通信、优化调度、感知应用、安全保障4个角度出发,详细总结了对应工作的基本原理、实施方法等核心内容,为后续的研究提供了有效参考.其中,根据传输方式将反馈通信方面工作分为两大类,根据系统结构将优化调度方面工作分为两大类,根据应用场景从三大类介绍感知应用方面工作,根据保障对象将安全保障方面工作分为三大类.最后在上述工作的基础上,讨论了磁共振无线充电技术现有工作的可改进之处,并对未来研究方向进行了展望.

关键词：磁共振无线充电反馈通信优化调度感知应用安全保障

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基于背景-前景组成式建模的电路板异常检测

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计算机研究与发展 2025年第1期62卷 144-159页

作者：傅冰飞陈同林许枫朱麟李斌薛向阳复旦大学计算机科学技术学院上海200438 联想研究院人工智能实验室北京100094

异常检测的目标是检测众多正常样本中的异常样本.在大数据时代,如何将异常检测应用于现实场景成为当下需要着重思考的问题之一.目前已有模型存在难以处理实际场景中遮挡、光照、色差等动态干扰,无法快速迁移应用场景等问题.基于此,提出... 详细信息

异常检测的目标是检测众多正常样本中的异常样本.在大数据时代,如何将异常检测应用于现实场景成为当下需要着重思考的问题之一.目前已有模型存在难以处理实际场景中遮挡、光照、色差等动态干扰,无法快速迁移应用场景等问题.基于此,提出了一种基于背景-前景组成式建模的深度学习模型,用于检测电路板场景中的异常物体.首先通过特征提取网络将输入图像重构为不包含异常物体的干净背景图像,并通过跳层连接保留图像可能存在的动态干扰.得到重构背景后,通过空间变换网络提取到异常物体的位置信息,利用自编码器提取到异常物体外观、形状和存在的隐空间表示并重构出每个异常物体.将重构的异常物体和背景图像组合得到完整图像并通过对异常物体的存在表示给定阈值来实现异常检测.为了验证方法的有效性,从真实的电路板组装环境中收集数据,并模拟实际生产中标注有限的情景,从而创建用于分析的电路板异物数据集.此外,还在航道异物碎片数据集上进行实验验证.结果表明,提出的方法在该数据集上表现良好,能够检测出9个真实场景数据中的所有异常目标,漏检率低至0%,可以应用于现实世界的电路板组装场景.

关键词：异常检测合成数据集组成式建模生成式模型多阶段训练

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基于概率图模型结构学习的条件函数依赖发现

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计算机应用与软件 2025年第2期42卷 280-286页

作者：江嗣嘉谈子敬复旦大学计算机科学技术学院上海200433

条件函数依赖包含了传统的函数依赖,在数据质量管理和数据清洗研究领域有着广泛的应用。一般的方法会发现能够支持关系数据模型的所有条件函数依赖,而实际数据清洗过程中只需使用其中非常少的对错误检测有意义的部分,因此需要一个昂贵... 详细信息

条件函数依赖包含了传统的函数依赖,在数据质量管理和数据清洗研究领域有着广泛的应用。一般的方法会发现能够支持关系数据模型的所有条件函数依赖,而实际数据清洗过程中只需使用其中非常少的对错误检测有意义的部分,因此需要一个昂贵的后处理步骤。将条件函数依赖发现问题视为一个借助概率图模型稀疏回归的结构学习过程,通过对脏数据集进行转换,再对转换后的数据集进行逆协方差估计并分解得到自回归矩阵,学习能够表征数据集分布情况的条件函数依赖。实验结果表明,该方法能够有效地发现少量的用于错误检测的条件函数依赖,与常用的条件函数依赖发现方法相比更加有效。

关键词：数据质量数据约束条件函数依赖结构学习

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DeepCorp:一种基于上下文和操作角色的需求实体共指检测网络

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计算机应用与软件 2025年第2期42卷 157-164页

作者：田梦晗杨卫东复旦大学计算机科学技术学院上海201203

自动化检测需求实体共指(EC),对于需求质量的一致性分析十分重要。现有方法往往是利用编辑距离或词嵌入等完成EC检测,其在没有大量专家标注数据的情况下和在捕获需求语句较为复杂的语义信息方面表现不佳。提出一种用于EC检测的新型深度... 详细信息

自动化检测需求实体共指(EC),对于需求质量的一致性分析十分重要。现有方法往往是利用编辑距离或词嵌入等完成EC检测,其在没有大量专家标注数据的情况下和在捕获需求语句较为复杂的语义信息方面表现不佳。提出一种用于EC检测的新型深度网络DeepCorp(Deep&Context-wise&Requirements Operation Role Network),通过引入实体上下文和需求操作角色信息,使用多层感知机隐式融合嵌入表示来实现需求实体深层次的语义表达,从而进行实体语义相似性判断。在公开需求文档仓库上的实验表明,DeepCorp可达到96.72%准确率、96.67%召回率和96.69%F1,相较于现有方法平均提升1.27%。

关键词：需求工程实体共指不一致深度学习

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基于最大影响力集合的主动学习方法

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计算机科学 2025年第1期52卷 289-297页

作者：李雅和谢志鹏复旦大学计算机科学技术学院上海200438

随着深度学习技术的不断进步,其已经在许多领域广泛应用。但深度模型的训练需要消耗大量标注数据,时间与资源成本高,如何利用尽可能少的标注数据达到最佳模型效果成为一个重要的研究课题。主动学习的提出正是为了解决这一问题,其旨在选... 详细信息

随着深度学习技术的不断进步,其已经在许多领域广泛应用。但深度模型的训练需要消耗大量标注数据,时间与资源成本高,如何利用尽可能少的标注数据达到最佳模型效果成为一个重要的研究课题。主动学习的提出正是为了解决这一问题,其旨在选择最有价值的样本进行标注并用于模型训练。传统的主动学习策略通常关注不确定性或多样性,旨在查询最困难或最具代表性的样本。然而,在主动学习问题中,这些方法通常没有考虑标注样本和无标注样本之间的交互作用。另一类主动学习方法则使用辅助网络进行样本选择,但这些方法通常会增加计算复杂度。在上述背景下,提出一种新的主动学习算法,旨在通过考虑不同样本之间的相互作用,综合衡量候选样本对其他样本的影响力与不确定性,来最大限度地提高模型的整体性能增益。所提算法首先根据样本隐含层表征之间的距离估计样本相互之间的影响力,进一步根据候选样本的影响力与无标注样本的不确定性估计该样本能够带来的潜在增益,并迭代地选择全局增益最大的样本进行标注。进一步在一系列不同领域的多种任务上将该方法与其他主动学习策略进行了比较,实验结果表明,该方法在所有任务中的表现均显著优于所有基线方法。进一步的量化分析实验也证明该方法在不确定性和多样性之间取得了良好的权衡,并探究了主动学习不同阶段应该注重的因素。

关键词：主动学习深度学习不确定性

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基于代码特征的代码克隆搜索方法

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计算机应用与软件 2025年第3期42卷 7-14页

作者：张明睿陈碧欢张跃赵文耘复旦大学计算机科学技术学院上海200438

当前代码克隆搜索的研究主要集中在了搜索实现方式相同或变化不大的代码克隆上,对于语义代码克隆搜索,当前的方法表现不佳。为了提高语义代码克隆搜索的准确性,提出一个基于代码特征的代码克隆搜索方法,对代码片段建立代码图,并在图中... 详细信息

当前代码克隆搜索的研究主要集中在了搜索实现方式相同或变化不大的代码克隆上,对于语义代码克隆搜索,当前的方法表现不佳。为了提高语义代码克隆搜索的准确性,提出一个基于代码特征的代码克隆搜索方法,对代码片段建立代码图,并在图中抽取关键节点来构造语义特征表示,使用倒排索引以及基于TF-IDF的评分算法进行搜索。实验结果表明,在语义代码克隆搜索能力上,所提出的方法比现有方法有较大提升。

关键词：代码克隆克隆检测代码搜索代码克隆搜索特征提取

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词元与上下文双路表征融合的小样本命名实体识别方法

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小型微型计算机系统 2025年第3期46卷 513-519页

作者：曾鹏武谢志鹏复旦大学计算机科学技术学院上海200438

现有的命名实体识别方法需要大量训练数据,在小样本场景下容易过拟合.针对该问题,提出一种基于预训练模型掩码预测的方法,引入上下文信息改善模型泛化能力.首先使用两路BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)... 详细信息

现有的命名实体识别方法需要大量训练数据,在小样本场景下容易过拟合.针对该问题,提出一种基于预训练模型掩码预测的方法,引入上下文信息改善模型泛化能力.首先使用两路BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)预训练模型,通过掩码替换计算当前词汇的词元表征和上下文表征;随后计算两者在BERT词表上的概率向量,使用自适应门控机制加权求和获得融合概率.若预测概率最大的词为本文预定义的类别标签词,则将当前词元分类为实体,否则分类为非实体.在来自不同领域的CoNLL03、OntoNotes5.0以及MIT-Movie数据集上的实验结果表明,所提算法的平均F1值相较于基准方法提升了12%,相较于提示词方法提升了4%~11%,有效改善了小样本下的泛化性能,证明引入上下文信息的有效性.

关键词：小样本学习命名实体识别 BERT 掩码预测

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