检索结果-内蒙古大学图书馆

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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混合博弈问题的求解与应用综述

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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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结合主动学习和半监督学习的软件可追踪性恢复框架

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软件学报 2025年第5期36卷 1924-1948页

作者：董黎明张贺孟庆龙匡宏宇南京大学软件学院计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

软件可追踪性被认为是软件开发过程可信的一个重要因素,确保对软件开发过程的可见性并进行全面追踪,从而提高软件的可信度和可靠性.近年来,自动化的软件可追踪性恢复方法取得了显著进展,但在企业项目中的应用仍面临挑战.通过调研研究和... 详细信息

软件可追踪性被认为是软件开发过程可信的一个重要因素,确保对软件开发过程的可见性并进行全面追踪,从而提高软件的可信度和可靠性.近年来,自动化的软件可追踪性恢复方法取得了显著进展,但在企业项目中的应用仍面临挑战.通过调研研究和实验案例分析,发现工业界场景中可追踪性模型表现不佳的3个关键挑战:原始数据低质量、样本稀疏性和不平衡性,并提出一种结合主动学习和半监督学习的软件可追踪性恢复框架STRACE(AL+SSL).该框架通过选择有价值的标注样本和生成高质量的伪标签样本,有效利用未标注的样本,克服数据低质量和稀疏性挑战.实验基于10个样本规模在几万至近百万个issue-commit跟踪对实例的企业项目,进行多组对比实验,结果表明该框架在当前真实企业项目软件可追踪性恢复任务上具有有效性.其中消融实验结果表明STRACE(AL+SSL)中主动学习模块所选择的无标签样本在可追踪性恢复任务中发挥了更为重要的作用.此外,还验证各个模块最佳的样本选择策略组合,包括调整后的半监督类平衡自训练样本选择策略CBST-Adjust和低成本高效率的主动学习子模块互信息SMI＿Flqmi样本选择策略.

关键词：软件可追踪性主动学习半监督学习

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Pobe:一种基于生成式模型的分布外文本检测方法

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软件学报 2024年第9期35卷 4365-4376页

作者：欧阳亚文高源宗石鲍宇戴新宇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

对于安全可靠的机器学习系统,具备检测训练集分布外(out-of-distribution,OOD)样本的能力十分必要.基于似然的生成式模型由于训练时不需要样本标签,是一类非常受欢迎的OOD检测方法.然而,近期研究表明通过似然来检测OOD样本往往会失效,... 详细信息

对于安全可靠的机器学习系统,具备检测训练集分布外(out-of-distribution,OOD)样本的能力十分必要.基于似然的生成式模型由于训练时不需要样本标签,是一类非常受欢迎的OOD检测方法.然而,近期研究表明通过似然来检测OOD样本往往会失效,并且失效原因与解决方案的探究仍较少,尤其是对于文本数据.从模型层面和数据层面分析文本上失效的原因:生成式模型的泛化性不足和文本先验概率的偏差.在此基础上,提出一种新的OOD文本检测方法Pobe.针对生成式模型泛化性不足的问题,引入KNN检索的方式,来提升模型的泛化性.针对文本先验概率偏差的问题,设计一种偏差校准策略,借助预训练语言模型改善概率偏差对OOD检测的影响,并通过贝叶斯定理证明策略的合理性.通过在广泛的数据集上进行实验,证明所提方法的有效性,其中,在8个数据集上的平均AUROC值超过99%,FPR95值低于1%.

关键词：机器学习分布外检测生成式模型文本检索预训练语言模型

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测试集有效性评价:问题、进展与挑战

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软件学报 2024年第2期35卷 532-580页

作者：路则雨张鹏王洋郭肇强杨已彪周毓明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

测试用例集的缺陷检测有效性指测试集能够在多大程度上检测出软件中存在的缺陷.如何评价测试集的缺陷检测有效性是一个重要问题.覆盖率和变异得分是两个最重要和最广泛使用的测试集有效性度量.为量化测试集的缺陷检测能力,研究人员对测... 详细信息

测试用例集的缺陷检测有效性指测试集能够在多大程度上检测出软件中存在的缺陷.如何评价测试集的缺陷检测有效性是一个重要问题.覆盖率和变异得分是两个最重要和最广泛使用的测试集有效性度量.为量化测试集的缺陷检测能力,研究人员对测试集有效性评价进行了大量研究并且取得了较大的进展.与此同时,现有研究存在不一致的结论,该领域依然存在一些亟待解决的挑战.对多年来国内外学者在测试集有效性评价领域的研究成果进行系统性的梳理和总结.首先,阐述测试集有效性评价研究中的问题.然后,介绍并分析基于覆盖率和基于变异得分的测试集有效性的评价以及介绍测试集有效性评价在测试集优化中的应用.最后,指出测试集有效性评价研究中面临的挑战并给出建议的研究方向.

关键词：覆盖率变异得分缺陷检测测试集有效性

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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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反汇编工具中间接跳转表求解算法分析与测试

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软件学报 2024年第10期35卷 4623-4641页

作者：庞成宾徐雪兰张天泰茅兵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

二进制反汇编是困难的,但是对于提高二进制软件的安全性至关重要.造成二进制反汇编比较困难的一大原因是编译器为了提高效率会在二进制代码中引入很多间接跳转表.为了求解间接跳转表,主流反汇编工具采用了各种策略.然而,这些策略的具体... 详细信息

二进制反汇编是困难的,但是对于提高二进制软件的安全性至关重要.造成二进制反汇编比较困难的一大原因是编译器为了提高效率会在二进制代码中引入很多间接跳转表.为了求解间接跳转表,主流反汇编工具采用了各种策略.然而,这些策略的具体实现以及策略的效果不得而知.为了帮助研究人员理解反汇编工具的算法实现以及性能,首先系统总结反汇编工具求解间接跳转表的策略;然后构建自动化测试间接跳转表框架,基于该框架,可以大规模地生成关于间接跳转表的测试集(包含2410455个跳转表);最后,在该测试集上,对反汇编工具求解间接跳转表的性能进行评估,并人工分析反汇编工具的每个策略引入的错误.另外,得益于针对反汇编工具算法实现的系统性总结,发现6个反汇编工具实现上的bugs.

关键词：二进制反汇编控制流间接跳转表值集分析

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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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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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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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