检索结果-内蒙古大学图书馆

桂林电子科技大学学报 2022年第2期42卷 107-116页

作者：符笑彬丁勇钟晓雄郑彦斌桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 曲阜师范大学数学科学学院山东曲阜273165

经O-LLVM混淆后的恶意软件存在控制流混乱、可读性差等分析难题,严重影响了安全人员对其进行逆向分析的质量与效率,因此O-LLVM反混淆已经成为二进制安全研究领域的重要研究方向之一。针对已有的O-LLVM反混淆框架只适用标准混淆器,且所... 详细信息

经O-LLVM混淆后的恶意软件存在控制流混乱、可读性差等分析难题,严重影响了安全人员对其进行逆向分析的质量与效率,因此O-LLVM反混淆已经成为二进制安全研究领域的重要研究方向之一。针对已有的O-LLVM反混淆框架只适用标准混淆器,且所支持指令集架构单一的问题,提出了兼容定制化混淆的真实块识别算法和复用块分割算法,通过结合中间语言IDA microcode设计与实现了反混淆框架BinDeob。采用中间语言带来了架构无关的优势,因此BinDeob同时支持ARM32、ARM64、x86、x64等多种指令集架构。在C/C++经典混淆基准和公开的高危安全漏洞数据集上的实验表明,经BinDeob反混淆得到的程序与原始未混淆程序的控制流程图相似度平均值为98.9%,优于参考文献中的反混淆框架,具有更出色的性能。另外,将伪代码相似度作为评估指标,原始程序源代码与BinDeob反混淆得到的伪代码相似度平均值为97.6%。

关键词： IDA microcode LLVM 反混淆控制流混淆逆向工程

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线性权互补问题的一种改进全牛顿步可行内点算法

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桂林电子科技大学学报 2020年第3期40卷 244-248页

作者：宁小玲王博妲迟晓妮桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西自动检测技术与仪器重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004

通过构造中心路径的新等价变换,提出求解线性权互补问题的一种改进全牛顿步可行内点算法。基于全牛顿步搜索方向,分析该算法的可行性和多项式时间复杂度,最后通过数值算例验证了算法的有效性。

关键词：可行内点算法线性权互补问题全牛顿步中心路径

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二阶锥权互补问题的一类含参数效益函数

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桂林电子科技大学学报 2020年第4期40卷 357-361页

作者：迟晓妮崔然然杨绮丽赵敏桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学广西自动检测技术与仪器重点实验室广西桂林541004

针对二阶锥权互补问题,提出一类含参数效益函数。构造一类含参数效益函数,运用约当代数理论讨论其光滑性,并给出雅可比计算公式。基于该效益函数将原问题转化为无约束极小化问题,通过下降算法求解,并给出数值算例。数值结果表明,通过基... 详细信息

针对二阶锥权互补问题,提出一类含参数效益函数。构造一类含参数效益函数,运用约当代数理论讨论其光滑性,并给出雅可比计算公式。基于该效益函数将原问题转化为无约束极小化问题,通过下降算法求解,并给出数值算例。数值结果表明,通过基于该效益函数的下降算法能求解二阶锥权互补问题。

关键词：二阶锥权互补问题效益函数光滑性下降算法

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基于核的L_(2,1)范数非负矩阵分解在图像聚类中的应用

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数学杂志 2019年第3期39卷 440-454页

作者：余江兰李向利董晓亮桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西密码学与信息安全重点实验室广西自动检测技术与仪器重点实验室广西桂林541004 北方民族大学数学与信息科学学院宁夏银川750021

本文研究了基于核技巧的L_(2,1)范数非负矩阵分解在图像聚类中的问题.利用基于核的稀疏鲁棒非负矩阵分解方法,获得了算法良好的稀疏性和鲁棒性,提高了聚类性能,该方法也可以推广到文本聚类的应用.

关键词：非负矩阵分解核技巧 L2,1范数稀疏性鲁棒性

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有偏量测下基于最大相关熵卡尔曼滤波的目标跟踪方法

引用

电子技术应用 2024年第7期50卷 7-13页

作者：韦春玲余润华吴孙勇李明桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004 广西壮族自治区智能电磁频谱感知与控制技术工程研究中心广西桂林541004

针对传感器存在系统偏差且噪声非高斯条件下目标状态估计精度较差的问题,提出一种有偏量测下基于最大相关熵卡尔曼滤波(Maximum Correntropy Kalman Filter,MCKF)的目标跟踪方法。该方法通过引入差分机制,利用目标相邻时刻的有偏量测之... 详细信息

针对传感器存在系统偏差且噪声非高斯条件下目标状态估计精度较差的问题,提出一种有偏量测下基于最大相关熵卡尔曼滤波(Maximum Correntropy Kalman Filter,MCKF)的目标跟踪方法。该方法通过引入差分机制,利用目标相邻时刻的有偏量测之差构建差分量测方程,有效克服了系统偏差的影响。随后基于最大相关熵准则(Maximum Correntropy Criterion,MCC)量化估计误差的高阶矩信息,并以差分量测为先验条件推导出有偏量测下算法的滤波迭代方程。仿真结果表明,当系统观测值受传感器系统偏差和非高斯噪声干扰时,与现有方法相比,所提方法具有更好的跟踪性能。

关键词：系统偏差非高斯噪声最大相关熵准则量测差分卡尔曼滤波

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