检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2024年

作者：曹继卫罗飞丁炜超华东理工大学信息科学与工程学院上海市计算机软件评测重点实验室

近年来，基于深度学习的目标检测算法在准确率和鲁棒性等方面取得了巨大的进步，并且在工业界已经取得了广泛的应用。但是，在小目标检测领域，当前的目标检测算法仍然存在着漏检率高和误检率高的问题。因此，本文提出一种基于SCConv和B... 详细信息

近年来，基于深度学习的目标检测算法在准确率和鲁棒性等方面取得了巨大的进步，并且在工业界已经取得了广泛的应用。但是，在小目标检测领域，当前的目标检测算法仍然存在着漏检率高和误检率高的问题。因此，本文提出一种基于SCConv和BSAM注意力机制的YOLO小目标检测算法—BS-YOLO。首先，针对特征提取网络存在大量的冗余信息的问题，利用SCConv重构主干网络，提出一种新的模块C3SC，将提取到的特征图在空间和通道两方面减少冗余信息，提升主干网络提取到的特征图质量，从而提高检测精度。其次，基于CBAM注意力机制，结合Biformer自注意力机制提出一种新的注意力机制BSAM，在空间和通道两方面合理分配权重，使特征图更加关注有效信息，抑制背景的干扰。另外，为了解决小目标检测存在的难易样本分布不均匀的问题，利用Slideloss优化损失函数，提高小目标检测的质量。基于RSOD数据集的小目标检测实验表明，BS-YOLO算法的准确率为94.2%，召回率R为91.6%，均值平均精度mAP（交并比0.5）为95.9%；相对于原始的YOLOv5算法分别提高了3.3%，0.1%，3.6%；结果验证了BS-YOLO算法可以有效提高小目标检测的精度，降低漏检率。

关键词：小目标检测注意力机制特征提纯计算机视觉

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用户特征请求分析与处理研究综述

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软件学报 2023年第8期34卷 3605-3636页

作者：牛菲菲李传艺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

特征请求是软件产品的真实用户在开放平台上提出的对现有特征的改进或者对新特征的请求.特征请求在一定程度上反映了用户的真实意愿,代表了用户的需求.高效、准确地分析和处理用户特征请求对于提升用户满意度、提高产品竞争力起着至关... 详细信息

特征请求是软件产品的真实用户在开放平台上提出的对现有特征的改进或者对新特征的请求.特征请求在一定程度上反映了用户的真实意愿,代表了用户的需求.高效、准确地分析和处理用户特征请求对于提升用户满意度、提高产品竞争力起着至关重要的作用.用户的广泛参与,使得特征请求成为越来越重要的需求来源.然而,特征请求在其来源、内容以及形式等方面均与传统的软件需求不同.进而将其充分应用于软件开发过程所采用的具体方法,也有别于传统的需求工程.目前已经有许多将特征请求应用于软件开发过程中的相关研究,比如特征请求的获取、分类、排序、质量评估、为特征请求推荐开发者,以及定位相关代码等.随着相关工作的不断增加,形成一个针对特征请求分析与处理研究综述的必要性日益增强.因此,调研121篇关于在软件开发过程中分析和处理特征请求的国内外学术研究论文,从将特征请求应用于软件开发过程的角度对现有成果进行系统地梳理.总结现有针对特征请求的研究主题,提出将特征请求应用于软件开发过程的处理流程,并与传统的需求工程过程进行对比.此外,深入分析在各个需求工程活动中使用的具体方法及方法之间的差别.最后,对特征请求的未来研究方向进行展望,以期为同行研究人员提供参考.

关键词：特征请求需求工程软件开发分析与处理

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基于核外计算的Datalog引擎设计与实现

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软件学报 2023年第8期34卷 3587-3604页

作者：张奕裕王归航左志强李宣东南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

随着新兴技术的迅速发展,领域软件对开发效率提出了新的要求.Datalog语言作为一门具有简洁语法和良好语义的声明式编程语言,能帮助开发人员快速开发和解决问题,近年来越来越受到重视与欢迎.但解决真实场景问题时,现有的单机Datalog引擎... 详细信息

随着新兴技术的迅速发展,领域软件对开发效率提出了新的要求.Datalog语言作为一门具有简洁语法和良好语义的声明式编程语言,能帮助开发人员快速开发和解决问题,近年来越来越受到重视与欢迎.但解决真实场景问题时,现有的单机Datalog引擎计算规模往往受限于内存容量大小,不具有可扩展性.为解决上述问题,设计并实现基于核外计算的Datalog引擎.方法首先设计一系列计算Datalog程序所需的支持核外计算的操作算子,然后将Datalog程序转换合成带核外计算算子的C++程序,接着方法设计基于Hash的分区策略和基于搜索树剪枝的最少置换调度策略,将相应的分区文件调度执行计算并得到最终结果.基于该方法,实现原型工具DDL(disk-based Datalog engine),并选取广泛应用的真实Datalog程序,在合成数据集以及真实数据集上进行实验,实验结果体现了DDL良好性能以及高可扩展性.

关键词： Datalog引擎核外计算操作算子分区策略调度策略

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面向对象软件度量阈值的确定方法:问题、进展与挑战

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软件学报 2023年第1期34卷 50-102页

作者：梅元清郭肇强周慧聪李言辉陈林卢红敏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

面向对象软件度量是理解和保证面向对象软件质量的重要手段之一.通过将面向对象软件的度量值与其阈值比较,可简单直观评价其是否有可能包含缺陷.确定度量阈值方法主要有基于数据分布特征的无监督学习方法和基于缺陷相关性的有监督学习方... 详细信息

面向对象软件度量是理解和保证面向对象软件质量的重要手段之一.通过将面向对象软件的度量值与其阈值比较,可简单直观评价其是否有可能包含缺陷.确定度量阈值方法主要有基于数据分布特征的无监督学习方法和基于缺陷相关性的有监督学习方法.两类方法各有利弊:无监督学习方法无需标签信息而易于实现,但所得阈值的缺陷预测性能通常较差;有监督学习方法通过机器学习算法提升所得阈值的缺陷预测性能,但标签信息在实际过程中不易获得且度量与缺陷链接技术复杂.近年来,两类方法的研究者不断探索并取得较大进展.同时,面向对象软件度量阈值确定方法研究仍存在一些亟待解决的挑战.对近年来国内外学者在该领域的研究成果进行系统性的总结.首先,阐述面向对象软件度量阈值确定方法的研究问题.其次,分别从无监督学习方法和有监督学习方法总结相关研究进展,并梳理具体的理论和实现的技术路径.然后,简要介绍面向对象软件度量阈值的其他相关技术.最后,总结当前该领域研究过程面临的挑战并给出建议的研究方向.

关键词：面向对象软件度量阈值缺陷预测

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基于归一化的自适应方差缩减方法

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软件学报 2025年

作者：姜伟杨斯凡王一博张利军计算机软件新技术全国重点实验室(南京大学) 南京大学人工智能学院

摘要:随机优化算法是机器学习中处理大规模数据和复杂模型的重要方法.其中,方差缩减方法（如STORM算法）因其在随机非凸优化问题中能够实现最优的O(T-1/3)收敛速率而受到广泛关注.然而,传统的方差缩减方法通常需要依赖特定的问题参数（... 详细信息

摘要:随机优化算法是机器学习中处理大规模数据和复杂模型的重要方法.其中,方差缩减方法（如STORM算法）因其在随机非凸优化问题中能够实现最优的O(T-1/3)收敛速率而受到广泛关注.然而,传统的方差缩减方法通常需要依赖特定的问题参数（如光滑系数、噪声方差和梯度上界）来设置学习率和动量,使得它们在实际应用中难以直接使用.为了解决这一问题,提出了一种基于归一化的自适应方差缩减方法,该方法无需预先知道问题参数,仍然能够实现最优的收敛速率.与现有的自适应方差缩减方法相比,所提方法具有以下显著优势:（1）无需依赖额外假设,如梯度有界、函数值有界或极大的初始批量大小;（2）实现了最优的O(T-1/3)收敛速率,不包含额外的O（logT）项;（3）证明过程简洁明了,便于推广到其他随机优化问题.最后,通过数值实验将该方法与其他方法进行了对比,验证了其优越性.

关键词：随机优化非凸优化自适应算法方差缩减收敛性分析

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面向改进的时空Transformer的交通流量预测模型

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计算机工程与应用 2023年第7期59卷 250-260页

作者：高榕万以亮邵雄凯吴歆韵湖北工业大学计算机学院武汉430068 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

针对基于时空Transformer模型的交通流量预测模型性能不高的问题,提出了一种基于编解码器的改进的时空Transformer模型(improved spatio-temporal Transformer model,ISTTM)。编码器对历史流量特征进行编码,解码器预测未来序列。编码器... 详细信息

针对基于时空Transformer模型的交通流量预测模型性能不高的问题,提出了一种基于编解码器的改进的时空Transformer模型(improved spatio-temporal Transformer model,ISTTM)。编码器对历史流量特征进行编码,解码器预测未来序列。编码器将空间稀疏自注意力和时间层次扩散卷积相结合,捕捉交通流量的动态空间相关性和局部空间特征,再利用时间自注意力建模非线性时间相关性;解码器与编码器类似地挖掘出输入序列的时空特征。基于编解码器提取的时空特征,采用双重交叉注意力模拟历史交通观测对未来预测的影响,建模每个历史时间步和每个未来时间步的直接关系以及对整个未来时间段的影响,并输出未来交通流量的最终表示。为了证实ISTTM的有效性,在METR-LA和NE-BJ两个真实世界的大规模数据集上进行实验,ISTTM结果优于6个先进的基线。

关键词：交通流量预测时空特征稀疏自注意力扩散卷积

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版本失配和数据泄露对基于缺陷报告的缺陷定位模型的影响

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软件学报 2023年第5期34卷 2196-2217页

作者：周慧聪郭肇强梅元清李言辉陈林周毓明计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210093 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

为了降低缺陷定位过程中的人力成本,研究者们在缺陷报告的基础上提出了许多基于信息检索的缺陷定位模型,包括使用传统特征和使用深度学习特征进行建模的定位模型.在评价不同缺陷定位模型时设计的实验中,现有研究大多忽视了缺陷报告所属... 详细信息

为了降低缺陷定位过程中的人力成本,研究者们在缺陷报告的基础上提出了许多基于信息检索的缺陷定位模型,包括使用传统特征和使用深度学习特征进行建模的定位模型.在评价不同缺陷定位模型时设计的实验中,现有研究大多忽视了缺陷报告所属的版本与目标源代码的版本之间存在的“版本失配”问题或/和在训练和测试模型时缺陷报告的时间顺序所引发的“数据泄露”问题.致力于报告现有模型在更加真实的应用场景下的性能表现,并分析版本失配和数据泄露问题对评估各模型真实性能产生的影响.选取6个使用传统特征的定位模型(BugLocator、BRTracer、BLUiR、AmaLgam、BLIA、Locus)和1个使用深度学习特征的定位模型(CodeBERT)作为研究对象.在5个不同实验设置下基于8个开源项目进行系统性的实证分析.首先,CodeBERT模型直接应用于缺陷定位效果并不理想,其定位的准确率依赖于目标项目的版本数目和源代码规模.其次,版本匹配设置下使用传统特征的定位模型在平均准确率均值(MAP)、平均序位倒数均值(MRR)两个指标上比版本失配实验设置下最高可以提高47.2%和46.0%,CodeBERT模型的效果也受到数据泄露和版本匹配的双重影响.使用传统特征的缺陷定位模型的性能被低估,而使用深度学习特征的CodeBERT模型在应用于缺陷定位任务时还需要更多的探索和验证.

关键词：缺陷定位缺陷报告版本失配数据泄露信息检索

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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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一种基于威胁模型的安全测试用例生成框架和工具

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软件学报 2024年第10期35卷 4573-4603页

作者：付昌兰张贺李凤龙匡宏宇南京大学软件学院江苏南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 华为云计算技术有限公司浙江杭州310053

近年来,软件系统安全问题正引发越来越多的关注,系统存在的安全威胁容易被攻击者所利用,攻击者通常采用各种攻击技术诸如口令暴力破解、网络钓鱼、SQL注入等对系统进行攻击.威胁建模是一种结构化分析、识别并处理威胁的方法,传统的测试... 详细信息

近年来,软件系统安全问题正引发越来越多的关注,系统存在的安全威胁容易被攻击者所利用,攻击者通常采用各种攻击技术诸如口令暴力破解、网络钓鱼、SQL注入等对系统进行攻击.威胁建模是一种结构化分析、识别并处理威胁的方法,传统的测试主要集中在测试代码缺陷,处于软件开发后期,不能很好地对接前期威胁建模分析成果以构建安全的软件,业界威胁建模工具缺少进一步生成安全测试的功能.为了应对此问题,提出一种从威胁模型生成安全测试用例的框架,并设计和实现工具原型.为了便于测试,对传统的攻击树模型进行改进,对构建的模型进行规范性检查,从该模型中可以自动生成测试线索.根据攻击节点发生概率对测试线索进行评估,优先检测概率较高的威胁的测试线索.对防御节点进行评估,选择收益性较高的防御方案缓解威胁,以改进系统安全设计.通过为攻击节点设置参数可以将测试线索转换成具体的测试用例.在软件开发早期阶段以威胁建模识别出的威胁作为输入,通过框架和工具可以生成测试,指导后续的安全开发和安全测试设计,将安全技术更好地嵌入到软件设计和开发之中.案例研究部分将该框架和工具运用于极高危风险的安全测试生成,并说明了其有效性.

关键词：威胁模型威胁建模攻击树模型测试用例生成测试线索

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软件缺陷预测模型间的比较实验:问题、进展与挑战

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软件学报 2023年第2期34卷 582-624页

作者：刘旭同郭肇强刘释然张鹏卢红敏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

近年来,研究者提出了大量的软件缺陷预测模型,新模型往往通过与过往模型进行比较实验来表明其有效性.然而,研究者在设计新旧模型间的比较实验时并没有达成共识,不同的工作往往采用不完全一致的比较实验设置,这可能致使在对比模型时得到... 详细信息

近年来,研究者提出了大量的软件缺陷预测模型,新模型往往通过与过往模型进行比较实验来表明其有效性.然而,研究者在设计新旧模型间的比较实验时并没有达成共识,不同的工作往往采用不完全一致的比较实验设置,这可能致使在对比模型时得到误导性结论,最终错失提升缺陷预测能力的机会.对近年来国内外学者所做的缺陷预测模型间的比较实验进行系统性的总结:首先,阐述缺陷预测模型间的比较实验的研究问题;然后,分别从缺陷数据集、数据集划分、基线模型、性能指标、分类阈值这5个方面对现有的比较实验进行总结;最后,指出目前在进行缺陷预测模型间比较实验时面临的挑战,并给出建议的研究方向.

关键词：缺陷预测比较实验软件维护质量保障

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