检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2019年第8期40卷 1672-1677页

作者：沙鑫磊白光伟张杰赵文天沈航南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

随着网络不断演进,网络流量呈爆炸式增长,路由方法成为了网络流量控制中的关键难题.这是因为传统的路由策略不具备学习能力,不能从过去的转发经验中学习到拥塞、链路中断等网络异常,也就不能根据网络状态调整路由策略.本文提出了一种双... 详细信息

随着网络不断演进,网络流量呈爆炸式增长,路由方法成为了网络流量控制中的关键难题.这是因为传统的路由策略不具备学习能力,不能从过去的转发经验中学习到拥塞、链路中断等网络异常,也就不能根据网络状态调整路由策略.本文提出了一种双学习率自适应的Q路由算法DALRQ-routing.在轮询阶段,DALRQ-routing根据网络延迟调整echo学习率,减少轮询操作造成的延迟抖动.在转发阶段,算法根据TD-error调整transfer学习率,提高算法收敛速度.通过这种双学习率自适应的机制来降低延迟抖动,加速算法收敛.本文将提出的算法与Full Echo Q-routing和AQFE算法进行了比较.实验结果表明,在动态变化的网络负载下,本文所提出的算法在保持高收敛速度和低初始化峰值延迟的基础上明显减少了延迟抖动,提高了网络的稳定性.

关键词：路由算法自适应路由 Q路由自适应学习率延迟抖动

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API文档缺陷自动检测和修复方法

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计算机应用研究 2019年第9期36卷 2686-2690页

作者：王长志周宇闫鑫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京210093

为了完善应用程序编程接口(application programming interface,API)文档,提出了基于程序静态分析和自然语言处理的自动检测和修复API文档缺陷的方法。该方法能够自动检测和修复API文档缺陷。实验中缺陷检测结果的准确率和召回率分别达... 详细信息

为了完善应用程序编程接口(application programming interface,API)文档,提出了基于程序静态分析和自然语言处理的自动检测和修复API文档缺陷的方法。该方法能够自动检测和修复API文档缺陷。实验中缺陷检测结果的准确率和召回率分别达到74. 6%和81. 4%,能够较为准确地检测到Java API的文档缺陷。在进一步的实验中还对API文档的修复功能进行了评估,结果表明生成的文档正确且简洁,可以有效地修复API文档缺陷。

关键词： Java API文档程序异常修复建议

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形式化方法概貌

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软件学报 2019年第1期30卷 33-61页

作者：王戟詹乃军冯新宇刘志明国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 高性能计算国家重点实验室(国防科技大学) 湖南长沙410073 中国科学院软件研究所北京100190 天基综合信息系统重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 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 西南大学计算机与信息科学学院重庆400715 西南大学软件研究与创新中心重庆400715

形式化方法是基于严格数学基础,对计算机硬件和软件系统进行描述、开发和验证的技术.其数学基础建立在形式语言、语义和推理证明三位一体的形式逻辑系统之上.形式化方法已经以不同程度和不同方式愈来愈多地应用在计算系统生命周期的各... 详细信息

形式化方法是基于严格数学基础,对计算机硬件和软件系统进行描述、开发和验证的技术.其数学基础建立在形式语言、语义和推理证明三位一体的形式逻辑系统之上.形式化方法已经以不同程度和不同方式愈来愈多地应用在计算系统生命周期的各个阶段.介绍了形式化方法的发展历程和基本方法体系;以形式规约和形式验证为主线,综述了形式化方法的理论、方法、工具和应用的现状,展示了形式化方法与软件学科其他领域的交叉和融合;分析了形式化方法的启示,并展望了其面临的发展机遇和未来趋势.形式化方法的发展和研究现状表明:其应用已经取得了长足的进步,在提高计算系统的可靠性和安全性方面发挥了重要作用.在当今软件日益成为社会基础设施的时代,形式化方法将与人工智能、网络空间安全、量子计算、生物计算等领域和方向交叉融合,得到更加广阔的应用.研究和建立这种交叉融合的理论和方法不仅重要,而且具有挑战性.

关键词：形式化方法形式规约形式验证程序设计方法学软件开发

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自然语言数据驱动的智能化软件安全评估方法

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软件学报 2018年第8期29卷 2336-2349页

作者：张一帆汤恩义苏琰梓杨开懋匡宏宇陈鑫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 南京大学软件学院江苏南京210093

软件安全性是衡量软件是否能够抵御恶意攻击的重要性质.在当前互联网环境下,黑客攻击无处不在,因而估计软件中可能含有的漏洞数量与类型,即对软件进行安全评估,变得十分必要.在实际中,用户不仅需要对未发布或者最新发布的软件实施安全... 详细信息

软件安全性是衡量软件是否能够抵御恶意攻击的重要性质.在当前互联网环境下,黑客攻击无处不在,因而估计软件中可能含有的漏洞数量与类型,即对软件进行安全评估,变得十分必要.在实际中,用户不仅需要对未发布或者最新发布的软件实施安全性评估,对已发布软件也会有一定的安全评估需求,例如,当用户需要从市场上互为竞争的多款软件中做出选择,就会希望能够花费较低成本、较为客观地对这些软件进行第三方的评估与比较.提出了一种由自然语言数据驱动的智能化软件安全评估方法来满足这一要求.该方法基于待评估软件现有用户的使用经验信息来评估软件的安全性.它首先自适应地爬取用户在软件使用过程中对软件的自然语言评价数据,并利用深度学习方法与机器学习评估模型的双重训练来获得软件的安全性评估指标.由于所提出的自适应爬虫能够在反馈中调整特征词,并结合搜索引擎来获得异构数据,因而可通过采集广泛的自然语言数据来进行安全评估.另外,使用一对多的机器翻译训练能够有效地解决将自然语言数据转换为语义编码的问题,使得用于安全评估的机器学习模型可以建立在自然语言的语义特征基础上.在国际通用漏洞披露数据库(CVE)和美国国家漏洞数据库(NVD)上对该方法进行了实验,结果表明,该方法在评估软件漏洞数量、漏洞类型以及漏洞严重程度等指标上十分有效.

关键词：软件安全评估自然语言处理机器学习网络爬虫

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数值稳定性相关漏洞隐患的自动化检测方法

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软件学报 2018年第5期29卷 1230-1243页

作者：沈维军汤恩义陈振宇陈鑫李彬翟娟计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学软件学院江苏南京210093 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

安全漏洞检测,是保障软件安全性的重要手段.随着互联网的发展,黑客的攻击手段日趋多样化,且攻击技术不断翻新,使软件安全受到了新的威胁.描述了当前软件中实际存在的一种新类型的安全漏洞隐患,称为数值稳定性相关的安全漏洞隐患.由于黑... 详细信息

安全漏洞检测,是保障软件安全性的重要手段.随着互联网的发展,黑客的攻击手段日趋多样化,且攻击技术不断翻新,使软件安全受到了新的威胁.描述了当前软件中实际存在的一种新类型的安全漏洞隐患,称为数值稳定性相关的安全漏洞隐患.由于黑客可以利用该类漏洞绕过现有的防护措施,且已有的数值稳定性分析方法很难检测到该类漏洞的存在,因而这一新类型的漏洞隐患十分危险.面对这一挑战,首先从数值稳定性引起软件行为改变的角度定义了数值稳定性相关的安全漏洞隐患,并给出了对应的自动化检测方法.该方法基于动静态相结合的程序分析与符号执行技术,通过数值变量符号式提取、静态攻击流程分析以及高精度动态攻击验证这3个步骤来检测和分析软件中可能存在的数值稳定性相关安全漏洞.在业界多个著名开源软件上进行了实例研究,实验结果表明:该方法能够有效检测到实际软件中真实存在的数值稳定性相关漏洞隐患.

关键词：漏洞检测数值稳定性程序分析软件安全

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移动群智感知中基于深度强化学习的位置隐私保护策略

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小型微型计算机系统 2019年第2期40卷 287-293页

作者：胡煜家白光伟沈航顾一鸣南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003

群智感知服务的广泛应用带来了个人隐私的泄漏,然而现存的隐私保护策略不能适应群智感知环境.针对相关缺陷,提出了一种移动群智感知中基于深度强化学习的隐私保护策略.该策略通过泛化任务,使得攻击者无法分辨用户具体完成了哪一个任务,... 详细信息

群智感知服务的广泛应用带来了个人隐私的泄漏,然而现存的隐私保护策略不能适应群智感知环境.针对相关缺陷,提出了一种移动群智感知中基于深度强化学习的隐私保护策略.该策略通过泛化任务,使得攻击者无法分辨用户具体完成了哪一个任务,切断了用户和任务之间的关联,保护了用户的位置隐私.当混淆任务数量不足以达到用户的隐私保护需求时,使用抑制法放弃该任务.该策略使用深度强化学习的方法不断尝试不同的混淆任务组合,训练一个可以输出最低抑制率的混淆任务选择方案的深度Q网络.实验结果表明,上述策略在不破坏感知任务有效性的前提下,以较低的抑制率保护了用户的位置隐私.

关键词：群智感知位置隐私马尔科夫决策过程深度Q网络

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链路相关性感知的无线传感器网络多播路由协议

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小型微型计算机系统 2019年第4期40卷 776-781页

作者：姚磊沈航白光伟徐佳佳南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003

近年来的研究表明无线链路之间具有明显的相关性.然而,现有无线传感器网络路由大多在链路独立的假设上进行研究.针对该问题,提出一种链路相关性感知的无线传感器网络多播路由.该协议中,发送节点选择下一跳节点时,同时考虑位置信息和链... 详细信息

近年来的研究表明无线链路之间具有明显的相关性.然而,现有无线传感器网络路由大多在链路独立的假设上进行研究.针对该问题,提出一种链路相关性感知的无线传感器网络多播路由.该协议中,发送节点选择下一跳节点时,同时考虑位置信息和链路相关性,以减少发送节点传输次数.转发节点使用机会路由进行数据传输,倾向于选择反相关链路对的接收节点作为候选集,提高候选节点集接收并转发数据包的概率.多播节点倾向于选择正相关链路对进行数据传输,由此减少节点重传次数和能耗.实验结果表明,该路由协议有效减少了参与转发的节点数量,延长了无线传感器网络的生命周期.

关键词：无线传感器网络链路相关性多播路由

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基于预先缓存的连续查询隐私保护机制

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计算机科学 2019年第5期46卷 122-128页

作者：顾一鸣白光伟沈航胡煜家南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003

位置数据带来了巨大的经济效益,但位置隐私泄露的问题也随之而来。针对连续R-range查询中遭到的最大移动边界(Maximum Movement Boundary,MMB)攻击问题,提出一种基于预先缓存的隐私保护机制。首先,提出伪随机泛化方法,以在保证位置隐私... 详细信息

位置数据带来了巨大的经济效益,但位置隐私泄露的问题也随之而来。针对连续R-range查询中遭到的最大移动边界(Maximum Movement Boundary,MMB)攻击问题,提出一种基于预先缓存的隐私保护机制。首先,提出伪随机泛化方法,以在保证位置隐私的基础上控制快照查询的泛化区域;接着,在该泛化查询区域内预测即将到达的路口,利用路口位置计算并预先缓存下一泛化查询区域。预先缓存的方法降低了连续查询间的时间关联,并提高了隐私保护水平。性能分析和实验结果表明,所提隐私保护机制能有效地减少最大移动边界攻击带来的隐私泄露问题。

关键词：连续查询边缘计算最大移动边界攻击隐私保护

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基于双向拍卖的k-匿名激励机制

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计算机科学 2019年第3期46卷 202-208页

作者：童海白光伟沈航南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京邮电大学通信与网络技术国家工程研究中心南京210003

在基于位置的服务(LBS)中,k-匿名是重要的位置隐私保护技术之一。k-匿名要求至少k名用户参与匿名集的构建,使得集合中任何用户都不能从其他k-1名用户中区分开来。然而,很多参与者希望得到回报或顾忌个人隐私泄漏,导致匿名集人数不足。... 详细信息

在基于位置的服务(LBS)中,k-匿名是重要的位置隐私保护技术之一。k-匿名要求至少k名用户参与匿名集的构建,使得集合中任何用户都不能从其他k-1名用户中区分开来。然而,很多参与者希望得到回报或顾忌个人隐私泄漏,导致匿名集人数不足。为了提高用户参与匿名集构建的积极性,提出了一种基于双向拍卖的k-匿名激励机制(Double-Acution-based Incentive,DAI),以保证交易公平的同时最大化买卖双方的效用。首先,利用多阶段采样来筛选候选用户集;然后,根据预算平衡性选择获胜用户集和合理的报酬;最后,从个体理性、计算效率、预算平衡和真诚可信等方面,通过理论证明了机制的合理性。仿真结果表明,DAI能够抑制用户恶意竞价情况的发生,同时提高买方的满意度和效用。

关键词：位置隐私 k-匿名激励机制双向拍卖

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基于循环神经网络的缺陷报告分派方法

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软件学报 2018年第8期29卷 2322-2335页

作者：席圣渠姚远徐锋吕建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

随着开源软件项目规模的不断增大,人工为缺陷报告分派合适的开发人员(缺陷分派)变得越来越困难.而不合适的缺陷分派往往会严重影响缺陷修复的效率,为此,迫切需要一种缺陷分派辅助技术帮助项目管理者更好地完成缺陷分派任务.当前,大部分... 详细信息

随着开源软件项目规模的不断增大,人工为缺陷报告分派合适的开发人员(缺陷分派)变得越来越困难.而不合适的缺陷分派往往会严重影响缺陷修复的效率,为此,迫切需要一种缺陷分派辅助技术帮助项目管理者更好地完成缺陷分派任务.当前,大部分研究工作都基于缺陷报告文本以及相关元数据信息分析来刻画开发者的特征,忽略了对开发者活跃度的考虑,使得对具有相似特征的开发者进行缺陷报告分派预测时表现较差.提出一个基于循环神经网络的深度学习模型DeepTriage,一方面,利用双向循环网络加池化方法提取缺陷报告的文本特征;另一方面,利用单向循环网络提取特定时刻的开发者活跃度特征,并融合两者,利用已修复的缺陷报告进行监督学习.在Eclipse等4个不同的开源项目数据集上的实验结果表明,DeepTriage较之同类工作在缺陷分派预测准确率上有显著提升.

关键词：缺陷分派循环神经网络深度学习

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