检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2020年第2期31卷 247-265页

作者：袁平海曾庆凯张云剑刘尧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

即时编译机制(just-in-time compilation)改善了网页浏览器执行JavaScript脚本的性能,同时也为攻击者向浏览器进程注入恶意代码提供了便利.借助即时编译器,攻击者可以将脚本中的整型常数放置到动态代码缓存区,以便注入二进制恶意代码片... 详细信息

即时编译机制(just-in-time compilation)改善了网页浏览器执行JavaScript脚本的性能,同时也为攻击者向浏览器进程注入恶意代码提供了便利.借助即时编译器,攻击者可以将脚本中的整型常数放置到动态代码缓存区,以便注入二进制恶意代码片段(称为gadget).通过常数致盲等去毒化处理,基于常数的注入已经得到有效遏制.证实了不使用常数转而通过填充脚本代码块也能实施gadget注入,并实现图灵完备的计算功能.在编译一段给定的脚本代码时,即时编译器生成的动态代码中通常存在着一些固定的机器指令序列.这些指令序列的存在性不受常数致盲和地址空间布局随机化等安全机制的影响,同时,这些指令序列中可能蕴涵着攻击者期望的gadget.在实施攻击时,攻击者可以汇集特定的脚本代码块来构造一个攻击脚本,再借助即时编译器来注入gadget.在x86-64架构上评估了这种注入攻击在Spider Monkey和GoogleV8这两个开源即时编译引擎上的可行性.通过给这两个引擎输入大量的JavaScript脚本,可以得到较为丰富的动态代码块.在这些动态代码块上的统计分析结果表明,这两个引擎生成的动态代码中都存在图灵完备的gadget集合.在实际攻击场景中,攻击者可以利用的脚本集合完全包含且远远多于实验用的脚本.因此,攻击者可以采用该方法注入需要的gadget,以便构造出实现任意功能的ROP(return-oriented programming)代码.

关键词：网页浏览器即时编译机制即时返回导向编程 ROP(return-oriented programming) gadget注入图灵完备计算

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一种自适应在线核密度估计方法

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软件学报 2020年第4期31卷 1173-1188页

作者：邓齐林邱天宇申富饶赵金熙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

给定一组观察数据,估计其潜在的概率密度函数是统计学中的一项基本任务,被称为密度估计问题.随着数据收集技术的发展,出现了大量的实时流式数据,其特点是数据量大,数据产生速度快,并且数据的潜在分布也可能随着时间而发生变化,对这类数... 详细信息

给定一组观察数据,估计其潜在的概率密度函数是统计学中的一项基本任务,被称为密度估计问题.随着数据收集技术的发展,出现了大量的实时流式数据,其特点是数据量大,数据产生速度快,并且数据的潜在分布也可能随着时间而发生变化,对这类数据分布的估计也成为亟待解决的问题.然而,在传统的密度估计算法中,参数式算法因为有较强的模型假设导致其表达能力有限,非参数式算法虽然具有更好的表达能力,但其计算复杂度通常很高.因此,它们都无法很好地应用于这种流式数据的场景.通过分析基于竞争学习的学习过程,提出了一种在线密度估计算法来完成流式数据上的密度估计任务,并且分析了其与高斯混合模型之间的密切联系.最后,将所提算法与现有的密度估计算法进行对比实验.实验结果表明,与现有的在线密度估计算法相比,所提算法能够取得更好的估计结果,并且能够基本上达到当前最好的离线密度估计算法的估计性能.

关键词：密度估计高斯混合模型数据流在线学习竞争学习

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基于信息检索的缺陷定位:问题、进展与挑战

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软件学报 2020年第9期31卷 2826-2854页

作者：郭肇强周慧聪刘释然李言辉陈林周毓明徐宝文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

缺陷的存在,会影响软件系统的正常使用甚至带来重大危害.为了帮助开发者尽快找到并修复这些缺陷,研究者提出了基于信息检索的缺陷定位方法.这类方法将缺陷定位视为一个检索任务,它为每个缺陷报告生成一份按照程序实体与缺陷相关度降序... 详细信息

缺陷的存在,会影响软件系统的正常使用甚至带来重大危害.为了帮助开发者尽快找到并修复这些缺陷,研究者提出了基于信息检索的缺陷定位方法.这类方法将缺陷定位视为一个检索任务,它为每个缺陷报告生成一份按照程序实体与缺陷相关度降序排序的列表.开发者可以根据列表顺序来审查代码,从而降低审查成本并加速缺陷定位的进程.近年来,该领域的研究工作十分活跃,在改良定位方法和完善评价体系方面取得了较大进展.与此同时,为了能够在实践中更好地应用这类方法,该领域的研究工作仍面临着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,描述了基于信息检索的缺陷定位方法的研究问题;然后,分别从模型改良和模型评估两方面陈述了相关的研究进展,并对具体的理论和技术途径进行梳理;接着,简要介绍了缺陷定位的其他相关技术;最后,总结了目前该领域研究过程中面临的挑战并给出建议的研究方向.

关键词：信息检索缺陷定位软件维护缺陷报告

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基于污点分析的数组越界缺陷的静态检测方法

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软件学报 2020年第10期31卷 2983-3003页

作者：高凤娟王豫陈天骄司徒凌云王林章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

随着移动计算、物联网、云计算、人工智能等领域的飞速发展,也涌现出了很多新的编程语言和编译器,但是C/C++语言依旧是最受欢迎的编程语言之一,而数组是C语言最重要的数据结构之一.当在程序中通过数组下标访问数组元素时,必须确保该下... 详细信息

随着移动计算、物联网、云计算、人工智能等领域的飞速发展,也涌现出了很多新的编程语言和编译器,但是C/C++语言依旧是最受欢迎的编程语言之一,而数组是C语言最重要的数据结构之一.当在程序中通过数组下标访问数组元素时,必须确保该下标在该数组的边界之内,否则就会导致数组越界.程序中的数组越界缺陷会使得程序在运行时导致系统崩溃,甚至使攻击者可以截取控制流以执行任意恶意代码.当前针对数组越界的静态检查方法无法达到高精度的分析,尤其是无法处理复杂约束和表达式,过多的误报额外增加了开发者的负担.因此,提出了一种基于污点分析的数组越界的静态检测方法.首先,提出流敏感、上下文敏感的按需指针分析方法,实现数组长度区间分析.然后,提出按需污点分析方法,实现数组下标和数组长度污染情况的计算.最后,定义数组越界缺陷判定规则,提出使用后向数据流分析方法,检测数组下标是否越界.在进行数组越界检测的过程中,为了处理程序中的复杂约束和表达式,在分析过程中将调用约束求解器来判断约束的可满足性.如果没有发现相应的语句,则报告数组越界缺陷警报.同时,实现了自动静态分析工具Carraybound,并通过实验展示了方法的有效性.

关键词：数组越界静态分析缓冲区溢出约束求解

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基于边缘计算的云游戏服务质量增强机制

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西北师范大学学报（自然科学版） 2021年第1期57卷 38-47页

作者：白光伟张慧丽沈专沈航南京工业大学计算机科学与技术学院江苏南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

提出了一种基于边缘计算的云游戏服务质量增强算法,旨在减少网络传输响应延迟和提高可靠性,扩大云游戏服务范围.该方法使用边缘服务器为玩家渲染游戏,云端负责计算游戏状态和发送更新信息给边缘服务器.首先,设计区域划分算法来确定集群... 详细信息

提出了一种基于边缘计算的云游戏服务质量增强算法,旨在减少网络传输响应延迟和提高可靠性,扩大云游戏服务范围.该方法使用边缘服务器为玩家渲染游戏,云端负责计算游戏状态和发送更新信息给边缘服务器.首先,设计区域划分算法来确定集群部署位置,以均衡负载;第二,研究集群部署位置选择算法,在满足差异化游戏需求基础上尽可能节约资源;第三,设计服务器分配算法,尽可能将相关性高的玩家分配到同一台服务器上,以减少交互所致延迟;最后,考虑到游戏动态的周期性变化,提出了服务器动态部署策略来动态开启服务器,提升服务器的可靠性并节约成本.仿真结果证明提出的方法能够减少响应延迟18~20 ms,节约带宽和提高服务覆盖率.

关键词：云游戏边缘计算响应延迟用户覆盖服务质量

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非结构化数据的多粒度集成分类方法

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南京航空航天大学学报 2020年第5期52卷 723-728页

作者：王子一徐苏平商琳计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023

深度学习模型已经在文本和图像等分类任务上取得了不错的效果,然而深度学习模型很难为分类结果提供可解释性。本文提出一种非结构化数据的多粒度集成分类方法,与其他学习方法相比,多粒度集成分类方法能够保留数据的上下文信息。在多粒... 详细信息

深度学习模型已经在文本和图像等分类任务上取得了不错的效果,然而深度学习模型很难为分类结果提供可解释性。本文提出一种非结构化数据的多粒度集成分类方法,与其他学习方法相比,多粒度集成分类方法能够保留数据的上下文信息。在多粒度集成分类方法中,数据被划分成不同的粒度,用于训练不同的基学习器,这些学习结果为集成模型最后的分类提供了可解释性。基学习器根据它们在验证集上的精度被赋予不同的权重,从而构造出一个较好的集成学习器。在实验中,本文验证了所提出模型在3种非结构化数据类型(文本、医学图像和时间序列)上的有效性。实验结果表明,本文的模型比现有的基准方法简单,具有较好的分类精度,并且能够为数据的分类提供可解释性。

关键词：集成学习多粒度神经网络分类

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可成长软件理论方法和实现技术:从范型到跨越

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中国科学：信息科学 2020年第11期50卷 1595-1611页

作者：许畅秦逸余萍曹春吕建南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023

在云计算和大数据的技术背景下,"人–机–物"三元融合的应用模式正不断加速社会的信息化进程,并对软件系统的自适应和持续演化能力提出了新的需求.本文探索了面临软硬件环境及外部资源不断变迁挑战下的可成长网构软件理论方... 详细信息

在云计算和大数据的技术背景下,"人–机–物"三元融合的应用模式正不断加速社会的信息化进程,并对软件系统的自适应和持续演化能力提出了新的需求.本文探索了面临软硬件环境及外部资源不断变迁挑战下的可成长网构软件理论方法和实现技术,从软件可成长性问题的由来,至可成长性概念的内涵和可成长软件的范型机理,在开放环境感知与自适应、无缝演化和过程演进,以及演化质量评估方法和保障机制3个方面系统分析了可成长软件的技术挑战并介绍了当前的技术进展,以支撑软件系统在不断成长视角下的长期生存.

关键词：可成长软件范型机理自主适应持续演化

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国际开源发展经验及其对我国开源创新体系建设的启示

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中国科学院院刊 2021年第12期36卷 1497-1505页

作者：隆云滔王晓明顾荣包云岗中国科学院科技战略咨询研究院北京100190 中国科学院大学公共政策与管理学院北京100049 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023 中国科学院计算技术研究所北京100190

开源已成为全球科技进步至关重要的创新渠道。开源创新体系建设是我国实现科技自立自强的重要途径。中国作为全球软件价值链和高新技术产业链必不可少的一环,需要更完善的开源创新生态。文章在系统梳理欧美先发国家开源发展经验的基础上... 详细信息

开源已成为全球科技进步至关重要的创新渠道。开源创新体系建设是我国实现科技自立自强的重要途径。中国作为全球软件价值链和高新技术产业链必不可少的一环,需要更完善的开源创新生态。文章在系统梳理欧美先发国家开源发展经验的基础上,立足我国开源生态建设面临的实际问题,提出促进我国开源创新体系建设的政策建议。

关键词：开源基金会开源治理开源生态开源创新体系

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基于程序转化的SCADE模型检测

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计算机科学 2021年第12期48卷 125-130页

作者：冉丹陈哲孙毅杨志斌南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 华东师范大学上海市高可信计算重点实验室上海200062 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

SCADE同步语言是一种常用的嵌入式系统程序设计语言。在航空、航天、交通等安全关键领域的装备研发中,SCADE同步语言通常被用于实现实时嵌入式自动控制系统。SCADE语言是工业级的开发工具,它源于Lustre语言,并在其基础上增加了更多的语... 详细信息

SCADE同步语言是一种常用的嵌入式系统程序设计语言。在航空、航天、交通等安全关键领域的装备研发中,SCADE同步语言通常被用于实现实时嵌入式自动控制系统。SCADE语言是工业级的开发工具,它源于Lustre语言,并在其基础上增加了更多的语言结构来精简代码。目前,相比Lustre语言,SCADE程序模型检测的学术研究相对落后。为此,文中提出了一种对SCADE程序进行模型检测的方法并实现了一款SCADE模型检测工具,该方法的核心思想是基于程序转化,即把SCADE程序经过词法分析、语法分析、抽象语法树生成与化简等操作最终转化为等价的Lustre程序,然后用JKind与SMT求解器完成模型检测。此外,通过理论推导和大量实验证明了工具的模型检测的正确性。实验结果表明,功能相同的两个SCADE和Lustre测试用例模型的检测结果相同,但SCADE程序的模型检测效率相对较低。

关键词：模型检测安全有限状态机词法分析语法分析抽象语法树 JKind

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基于Shapelet的不相关情感子序列挖掘方法

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南京大学学报（自然科学版） 2020年第1期56卷 57-66页

作者：吴静怡吴钟强商琳南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023

为了描述和分析特定微博事件的情感变化,情感时间序列被应用在微博事件分析当中.情感时间序列是根据不同时间段内的情感强度生成的曲线,能够描述用户关于事件的情感随时间变化的趋势.为了使对微博的情感挖掘定位到更为精准的时间片,提... 详细信息

为了描述和分析特定微博事件的情感变化,情感时间序列被应用在微博事件分析当中.情感时间序列是根据不同时间段内的情感强度生成的曲线,能够描述用户关于事件的情感随时间变化的趋势.为了使对微博的情感挖掘定位到更为精准的时间片,提出一种基于Shapelet的不相关情感子序列挖掘方法.首先通过事件和不同类别用户的微博生成相应的情感时间序列,然后利用基于Shapelet的思想将相应序列划分成不同的子序列,最后通过计算不同种类用户的子序列和事件子序列的相似性得到最不相关的情感子序列.通过基于微博事件数据集的实验展示了使用该方法挖掘出的情感子序列结果,并进一步通过情感相似度方法验证了该方法的合理性.

关键词：时间序列微博情感分析数据挖掘 Shapelet

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