检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2023年第2期60卷 274-293页

作者：谭添马晓星许畅马春燕李樾南京大学计算机科学与技术系南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 西北工业大学软件学院西安710129

近年来静态程序分析已成为保障软件可靠性、安全性和高效性的关键技术之一.指针分析作为基础程序分析技术为静态程序分析提供关于程序的一系列基础信息,例如程序任意变量的指向关系、变量间的别名关系、程序调用图、堆对象的可达性等.... 详细信息

近年来静态程序分析已成为保障软件可靠性、安全性和高效性的关键技术之一.指针分析作为基础程序分析技术为静态程序分析提供关于程序的一系列基础信息,例如程序任意变量的指向关系、变量间的别名关系、程序调用图、堆对象的可达性等.介绍了Java指针分析的重要内容:指针分析算法、上下文敏感、堆对象抽象、复杂语言特性处理、非全程序指针分析,特别是对近年来指针分析的研究热点选择性上下文敏感技术进行了梳理和讨论.

关键词：指针分析别名分析 Java 静态分析上下文敏感

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区块链系统身份管理机制研究综述

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计算机工程与应用 2024年第1期60卷 57-73页

作者：李馥娟马卓王群江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210031 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093

区块链技术是一项集P2P网络、共识机制、密码学、博弈论、经济学等众多技术与理论于一体的应用创新,以其去中心化这一特质冲击着传统系统中心化机制带来的种种约束,通过共识机制在一个无需第三方信任机构的开放网络环境中实现交易的可... 详细信息

区块链技术是一项集P2P网络、共识机制、密码学、博弈论、经济学等众多技术与理论于一体的应用创新,以其去中心化这一特质冲击着传统系统中心化机制带来的种种约束,通过共识机制在一个无需第三方信任机构的开放网络环境中实现交易的可信性、可溯源、防篡改等功能,其所形成的新型计算范式和信任机制有助于推动管理模式的转变。同时,区块链技术具有的账本公开和多方共识机制,为以交易为最小数据单元的区块链系统身份管理提出了挑战。梳理区块链系统身份管理技术的重要研究成果,为系统掌握区块链身份标识和认证方式、加强不同应用场景中的信息发现和价值挖掘提供借鉴。在讨论传统系统与区块链系统身份管理特征,并明确区块链身份管理主要内容的基础上,阐释UTxO模型和账户模型的特点,深入分析基于公钥转换、数字证书和去中心化数字身份3类区块链系统身份标识机制,以及匿名认证、实名认证和可控匿名认证3类区块链认证方式,最后对区块链身份管理技术的未来发展进行展望。

关键词：区块链身份管理身份标识身份认证

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面向深度学习的图像数据增强综述

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软件学报 2025年第3期36卷 1390-1412页

作者：杨锁荣杨洪朝申富饶赵健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 南京大学人工智能学院江苏南京210023 南京大学电子科学与工程学院江苏南京210023

深度学习已经在许多计算机视觉任务中取得了显著的成果.然而,深度神经网络通常需要大量的训练数据以避免过拟合,但实际应用中标记数据可能非常有限.因此,数据增强已成为提高训练数据充分性和多样性的有效方法,也是深度学习模型成功应用... 详细信息

深度学习已经在许多计算机视觉任务中取得了显著的成果.然而,深度神经网络通常需要大量的训练数据以避免过拟合,但实际应用中标记数据可能非常有限.因此,数据增强已成为提高训练数据充分性和多样性的有效方法,也是深度学习模型成功应用于图像数据的必要环节.系统地回顾不同的图像数据增强方法,并提出一个新的分类方法,为研究图像数据增强提供了新的视角.从不同的类别出发介绍各类数据增强方法的优势和局限性,并阐述各类方法的解决思路和应用价值.此外,还介绍语义分割、图像分类和目标检测这3种典型计算机视觉任务中常用的公共数据集和性能评价指标,并在这3个任务上对数据增强方法进行实验对比分析.最后,讨论当前数据增强所面临的挑战和未来的发展趋势.

关键词：深度学习图像数据增强图像识别泛化性能计算机视觉

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软件库依赖图谱的复杂性度量方法及其潜在应用

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软件学报 2023年第11期34卷 5282-5311页

作者：于海王莹徐美秋杨博许畅朱志良东北大学软件学院辽宁沈阳110169 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210046 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210046

在软件开发过程中,软件库可以减少开发时间和节约成本而被广泛使用,因此现代软件项目包含多种不同来源的代码而使得系统具有更高的复杂性和多样性.软件库在使用的过程中常常伴随着各种风险,如低质量或安全漏洞,从而严重影响软件项目的质... 详细信息

在软件开发过程中,软件库可以减少开发时间和节约成本而被广泛使用,因此现代软件项目包含多种不同来源的代码而使得系统具有更高的复杂性和多样性.软件库在使用的过程中常常伴随着各种风险,如低质量或安全漏洞,从而严重影响软件项目的质量.通过分析与软件库的耦合强度,来量化由软件库的依赖关系而引入客户代码的复杂性和多样性.首先,根据客户代码与软件库之间方法的调用关系建立软件边界图模型,区分开客户代码和软件库的代码边界;进而基于此提出一套软件库依赖图谱的复杂性度量指标RMS,用以量化不同来源软件之间的耦合强度.在实验过程中,挖掘Apache开源社区中10个流行软件所有历史版本数据,最终收集到7857个真实项目间依赖缺陷问题.在上述真实数据基础上,结合所提出的复杂性度量指标RMS,利用假设验证方法开展实证调查研究来探讨:H1:风险因子更高的边界节点是否更容易引入更多数量的项目间依赖缺陷;H2:风险因子更高的边界节点会是否更容易引入严重等级高的项目间依赖缺陷;H3:RMS度量指标数值多大程度地影响了引入项目间依赖缺陷数量和严重等级.实验结果表明,根据RMS度量指标评估,与软件库耦合度更高的边界节点容易引入更多数量且严重等级高的项目间依赖缺陷.与传统复杂性度量指标对比,RMS度量指标较大程度地影响了引入项目间依赖缺陷的数量和严重等级.

关键词：经验软件工程第三方库软件度量指标假设验证

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一种基于自演化预训练的多变量时间序列预测算法

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计算机学报 2022年第3期45卷 513-525页

作者：万晨李文中丁望祥张治杰叶保留陆桑璐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

时间序列预测是典型的时间序列分析任务,对于辅助决策、资源配置、提前采取止损措施等方面有重要意义,在包括电力、气象、交通、商业等领域有广泛应用.近年来,时间序列预测算法一直是机器学习的热门研究领域,其中多变量时间序列预测是... 详细信息

时间序列预测是典型的时间序列分析任务,对于辅助决策、资源配置、提前采取止损措施等方面有重要意义,在包括电力、气象、交通、商业等领域有广泛应用.近年来,时间序列预测算法一直是机器学习的热门研究领域,其中多变量时间序列预测是一个具有挑战性的任务.本文研究多变量时间序列预测的局部变量预测精度问题,即多变量预测需要在提升整体预测性能的同时保证局部单变量的预测精度.针对现有多变量时间序列预测算法不能保障局部变量预测精度的局限性,我们设计并实现了一种基于自演化预训练的多变量时间序列预测算法SEPNets.基于预训练的思想,SEPNets首先构建和训练单变量时间序列模型作为后续建模的基准.然后,通过拓展时序卷积网络和长短记忆(LSTM)单元来建模变量间复杂的时序依赖关系.通过将预训练模型和拓展模型进行融合再训练,SEPNets可以保障多变量时间序列预测的局部变量预测精度,并提升总体的预测性能.我们在5个真实数据集上对所提模型进行性能评估.实验结果表明,本文提出的SEPNets算法比现有算法获得相对最高的预测精度,同时在保障局部变量预测精度上具有更好的性能.

关键词：时间序列预测多变量时间序列机器学习神经网络预训练

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卷积神经网络的可解释性研究综述

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软件学报 2024年第1期35卷 159-184页

作者：窦慧张凌茗韩峰申富饶赵健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 南京大学人工智能学院江苏南京210023 南京大学电子科学与工程学院江苏南京210023

神经网络模型性能日益强大,被广泛应用于解决各类计算机相关任务,并表现出非常优秀的能力,但人类对神经网络模型的运行机制却并不完全理解.针对神经网络可解释性的研究进行了梳理和汇总,就模型可解释性研究的定义、必要性、分类、评估... 详细信息

神经网络模型性能日益强大,被广泛应用于解决各类计算机相关任务,并表现出非常优秀的能力,但人类对神经网络模型的运行机制却并不完全理解.针对神经网络可解释性的研究进行了梳理和汇总,就模型可解释性研究的定义、必要性、分类、评估等方面进行了详细的讨论.从解释算法的关注点出发,提出一种神经网络可解释算法的新型分类方法,为理解神经网络提供一个全新的视角.根据提出的新型分类方法对当前卷积神经网络的可解释方法进行梳理,并对不同类别解释算法的特点进行分析和比较.同时,介绍了常见可解释算法的评估原则和评估方法.对可解释神经网络的研究方向与应用进行概述.就可解释神经网络面临的挑战进行阐述,并针对这些挑战给出可能的解决方向.

关键词：神经网络可解释性分类深度学习

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影响预训练语言模型数据泄露的因素研究

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信息安全研究 2025年第2期11卷 181-188页

作者：钱汉伟彭季天袁明高光亮刘晓迁王群朱景羽江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210013 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093

当前广泛使用的预训练语言模型是从海量训练语料中学习通用的语言表示.自然语言处理领域的下游任务在使用预训练语言模型后性能得到显著提升,但是深度神经网络过拟合现象使得预训练语言模型可能存在泄露训练语料隐私的风险.选用T5,GPT-2... 详细信息

当前广泛使用的预训练语言模型是从海量训练语料中学习通用的语言表示.自然语言处理领域的下游任务在使用预训练语言模型后性能得到显著提升,但是深度神经网络过拟合现象使得预训练语言模型可能存在泄露训练语料隐私的风险.选用T5,GPT-2,OPT等广泛使用的预训练语言模型作为研究对象,利用模型反演攻击探索影响预训练语言模型数据泄露的因素.实验过程中利用预训练语言模型生成大量样本,以困惑度等指标选取最有可能发生数据泄露风险的样本进行验证,证明了T5等不同模型均存在不同程度的数据泄露问题;同一种模型,模型规模越大数据泄露可能性越大;添加特定前缀更容易获取泄露数据等问题.对未来数据泄露问题及其防御方法进行了展望.

关键词：自然语言处理预训练语言模型隐私数据泄露模型反演攻击模型架构

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基于指标依赖模型构建与监控的攻击检测方法

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软件学报 2023年第6期34卷 2641-2668页

作者：王立敏卜磊马乐之于笑丰沈宁国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 南京大学商学院江苏南京210093 华为技术有限公司广东深圳518129

随着攻击技术的不断演进,防御的难度也与日俱增.为了及时、有效地识别和阻断攻击的实施,学术界与工业界已提出众多基于攻击检测的防御技术.现有的攻击检测方法主要着眼于攻击事件,通过识别攻击特征或者定位异常活动来发现攻击,分别具有... 详细信息

随着攻击技术的不断演进,防御的难度也与日俱增.为了及时、有效地识别和阻断攻击的实施,学术界与工业界已提出众多基于攻击检测的防御技术.现有的攻击检测方法主要着眼于攻击事件,通过识别攻击特征或者定位异常活动来发现攻击,分别具有泛化性和攻击导向性不足的局限性,容易被攻击者精心构造的攻击变种绕过,造成漏报和误报.然而,根据观察发现:尽管攻击及其变种可能采用众多不同的攻击机制来绕过一些防御措施,以实现同一攻击目的,但是由于攻击目的不变,这些攻击对系统的影响依然具有相似性,因此,所造成的系统影响并不会随攻击手段的大量增多而随之产生对应的增长.针对这一特点,提出了基于攻击指标依赖模型的攻击检测方法,以更有效地应对攻击变种.所提出的指标依赖模型着眼于漏洞利用后对系统的影响而非变化多样的攻击行为,因此具有更强的泛化能力.基于模型指导,进一步采用多层次监控技术,以迅速捕获定位攻击迹,最终实现对目标攻击与变种的精确检测,有效降低攻击检测的误报率.在DARPA透明计算项目以及典型APT攻击组成的测试集上,与现有的基于攻击事件分析的检测方法进行实验对比,结果表明:在预设场景下,所提出的方法可以根据可接受的性能损耗实现99.30%的检出率.

关键词：指标依赖模型攻击检测漏洞利用系统状态

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基于GUI事件的安卓应用录制重放关键技术综述

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软件学报 2022年第5期33卷 1612-1634页

作者：李聪蒋炎岩许畅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

基于GUI事件的安卓应用录制重放技术致力于以自动化的方式捕捉和回放人类和移动应用的交互轨迹,达到降低测试成本、提高测试用例复用率的目的.录制重放技术面临的挑战来源于应用、版本和设备3个维度.试图从人类录制重放的角度,将录制重... 详细信息

基于GUI事件的安卓应用录制重放技术致力于以自动化的方式捕捉和回放人类和移动应用的交互轨迹,达到降低测试成本、提高测试用例复用率的目的.录制重放技术面临的挑战来源于应用、版本和设备3个维度.试图从人类录制重放的角度,将录制重放建模为一个搜索问题,并提出模拟人类录制重放行为的通用框架.框架包含3部分:组件表示与录制技术、事件等价策略和局部搜索策略.通过对已有技术进行总结和分析,以全新的视角更好地认识了已有工作的优势和不足,并提出未来可行的研究方向.

关键词：安卓应用软件测试录制重放 GUI测试

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基于多模态特征融合嵌入的相似广告检索方法

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计算机学报 2022年第7期45卷 1500-1516页

作者：冯奕周晓松李传艺王挺葛季栋胡雨成张小鹏骆斌南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046 南京大学软件学院南京210093 深圳市腾讯计算机系统有限公司广东深圳518000

随着互联网人工智能技术的飞速发展,学习用户特征并精准投放广告能够显著提升广告的点击率(Click-Through-Rate,CTR)与转化率(Conversion Rate,CVR).人群智能定向是解决广告投放问题中极其重要的一环,其业界主流方法是使用转化用户和非... 详细信息

随着互联网人工智能技术的飞速发展,学习用户特征并精准投放广告能够显著提升广告的点击率(Click-Through-Rate,CTR)与转化率(Conversion Rate,CVR).人群智能定向是解决广告投放问题中极其重要的一环,其业界主流方法是使用转化用户和非转化用户训练基于用户特征的判断其是否会成为转化用户的分类模型.这个分类器的优劣依赖广告的实际转化人群规模,规模越大,越能准确判断.但在实际应用中通常面临某些广告转化人群不足的问题,本文利用在学术与工业场景占据重要研究地位的基于内容的检索技术来扩充相似广告集合,从而扩充对应转化人群.现有的单模态检索方案只关注于单个模态的特征(文本/图像),忽视了不同模态间的内在共有联系,使得挖掘出的广告特征不全且包含大量噪声,最终导致相似广告的检索结果质量不高,从而导致相似转化人群的扩充质量低下.而近年来兴起的跨模态检索方案主要关注以文搜图或以图搜文,并且没有考虑到通用目标检测器并不适用于特定领域图像数据这一事实.为解决这些问题,本文提出一种以广告分类为基本训练目标的多模态商品广告特征融合建模方法,以提升相似广告检索的效果.具体来说,本文使用Transformer模型提取文本语义特征,使用目标检测YOLO模型挖掘图像中细粒度的视觉特征,并结合文本注意力机制识别图像中与商品相关的目标,以降低无关目标给广告特征带来的噪声影响.同时,本文提出了一种多模态融合注意力机制,以高效融合广告文本和图像特征.该模型命名为ToTYEmb(Text oriented Transformer-Yolo fusion Embedding).另外,本文还提出了一种算法框架,将相似广告扩充、转化人群扩充加入到现有的人群智能定向工作流中.实验结果表明,较多个基线模型,本文方案有效提升了相似商品广告的检索质量,避免了很多由单模态信息带来的错误.同时离线人群定向更新实验表明本文提出的利用相似广告扩充转化人群确实能在很大程度上优化现有的人群智能定向算法.

关键词：多模态特征融合相似广告检索 Transformer 注意力机制

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