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A Smart Obfuscation Approach to Protect Software in Cloud

Computers, Materials & Continua 2023年第9期76卷 3949-3965页

作者： Lei Yu yucong duan Department of Computer Science Inner Mongolia UniversityHohhotChina Department of Computer Science Hainan UniversityHaikouChina

Cloud computing and edge computing brought more software,which also brought a new danger of malicious software attacks.Data synchronization mechanisms of software can further help reverse data modifications.Based on the mechanisms,attackers can cover themselves behind the network and modify data undetected.Related knowledge of software reverse engineering can be organized as rules to accelerate the attacks,when attackers intrude cloud server to access the source or binary codes.Therefore,we proposed a novel method to resist this kind of reverse engineering by breaking these rules.Our method is based on software obfuscations and encryptions to enhance the security of distributed software and cloud services in the 5G era.Our method is capable of(1)replacing theoriginal assembly codes of theprotectedprogramwithequivalent assembly instructions inan iteration way,(2)obfuscating the control flow of the protected program to confuse attackers meanwhile keeps the program producing the same outputs,(3)encrypting data to confuse attackers.In addition,the approach can periodically and automatically modify the protected software binary codes,and the binary codes of the protected software are encrypted to resist static analysis and dynamic analysis.Furthermore,a simplified virtual machine is implemented to make the protected codes unreadable to attackers.Cloud game is one of the specific scenarios which needs low latency and strong data consistency.Cheat engine,Ollydbg,and Interactive Disassembler Professional(IDA)are used prevalently for games.Our improved methods can protect the software from the most vulnerable aspects.The improved dynamic code swapping and the simplified virtual machine technologies for cloud games are the main innovations.We inductively learned that our methods have been working well according to the security mechanisms and time complexity analysis.Experiments show that hidden dangers can be eliminated with efficient methods:Execution time and file sizes of the target codes can be multiple times than that

关键词： Obfuscation self-modification encryption edge computing

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Physical artificial intelligence(PAI):the next-generation artificial intelligence

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信息与电子工程前沿:英文版 2023年第8期24卷 1231-1238页

作者： Yingbo LI Zhao LI yucong duan Anamaria-Beatrice SPULBER School of Computer Science and Technology Hainan UniversityHaikou570228China Zhejiang Lab Hangzhou311121China

Artificial intelligence(AI)has been a driving force for innovation and social progress in various domains(Pan,2017).However,most of its industrial applications have focused on the signal processing domain,which relies... 详细信息

关键词： artificial domains intelligence

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Experience report:investigating bug fixes in machine learning frameworks/libraries

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Frontiers of Computer Science 2021年第6期15卷 43-58页

作者： Xiaobing SUN Tianchi ZHOU Rongcun WANG yucong duan Lili BO Jianming CHANG School of Information Engineering Yangzhou UniversityYangzhou 225100China State Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing UniversityNanjing 210023China Jiangsu Engineering Research Center of Knowledge Management and Intelligent Service Yangzhou University Yangzhou 225127China School of Computer Science and Technology China University of Mining and TechnologyXuzhou 221116China School of Computer Science and Cyberspace Security Hainan UniversityHaikou 570228China

Machine learning(ML)techniques and algorithms have been successfully and widely used in various areas including software engineering tasks.Like other software projects,bugs are also common in ML projects and libraries.In order to more deeply understand the features related to bug fixing in ML projects,we conduct an empirical study with 939 bugs from five ML projects by manually examining the bug categories,fixing patterns,fixing scale,fixing duration,and types of maintenance.The results show that(1)there are commonly seven types of bugs in ML programs;(2)twelve fixing patterns are typically used to fix the bugs in ML programs;(3)68.80%of the patches belong to micro-scale-fix and small-scale-fix;(4)66.77%of the bugs in ML programs can be fixed within one month;(5)45.90%of the bug fixes belong to corrective activity from the perspective of software maintenance.Moreover,we perform a questionnaire survey and send them to developers or users of ML projects to validate the results in our empirical study.The results of our empirical study are basically consistent with the feedback from developers.The findings from the empirical study provide useful guidance and insights for developers and users to effectively detect and fix bugs in MLprojects.

关键词： bug fixing machine learning project empirical study questionnaire survey

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On the Effects of Exploring Historical Commit Messages for Developer Recommendation

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Chinese Journal of Electronics 2016年第4期25卷 658-664页

作者： YANG Hui SUN Xiaobing duan yucong LI Bin School of Information Engineering Yangzhou University State Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing University Hainan University

Many developer recommendation techniques have been developed in the literature.Among existing studies,most of them are performed based on exploring the historical commit repository.The thought behind them is that developers who submit similar historical commits relevant to the incoming issue are more probably to be the candidates for the current issue resolution.But whether such a thought is always useful for developer recommendation? This paper aims at this problem by conducting a set of empirical studies on four real open-source pro jects.The results show that,1) historical commit messages do well reflect the historical experience of the maintenance task of developers and can be used for developer recommendation in most of the time;2) the number of historical commits submitted by the recommended developer(s) and the similarity value used to select the relevant historical commits should be carefully considered to recommend developers for issue resolution;3) The efficiency of issue resolution process can be improved if some associated source code files relevant to this issue can be also recommended;and 4) developer recommendation techniques that rank the recommended developers based on the times of co-changed source code files cannot always produce correct recommendation results.

关键词： Developers recommendation Historical commit messages Empirical study

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粉末床激光成形熔池辐射强度信号的机器学习

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航空学报 2022年第9期43卷 714-726页

作者：段玉聪王学德周鑫张佩宇郭西洋成星樊军伟空军工程大学航空等离子体动力学重点实验室西安710038 西安空天机电智能制造有限公司西安710100

粉末床熔融成形(PBF)的过程监测和质量识别是保障其制造质量的关键技术。在监测信号中,熔池辐射强度信号蕴含了丰富的熔池特征信息,但监测信号与材料科学现象的直接联系尚不明确,适合利用机器学习算法开展深入研究。首先,通过设置不同... 详细信息

粉末床熔融成形(PBF)的过程监测和质量识别是保障其制造质量的关键技术。在监测信号中,熔池辐射强度信号蕴含了丰富的熔池特征信息,但监测信号与材料科学现象的直接联系尚不明确,适合利用机器学习算法开展深入研究。首先,通过设置不同的工艺参数(部分偏离工艺窗口)实施316L不锈钢成形实验,成形过程中采集熔池辐射强度信号。然后,通过数据分割、特征提取和特征选择对信号数据进行预处理,构建了用于机器学习的数据集。最后,使用21种不同的机器学习算法,一是将熔池辐射强度数据按照工艺参数(如激光功率高、中、低)进行分类,经过训练的算法可在实际生产中识别异常(辐射强度异常、代表激光功率和扫描速度偏离最佳状态);二是将熔池辐射强度数据按最终成形块体的质量(密度、表面粗糙度)进行分类,经过训练的算法可在实际生产中识别质量。结果表明:对于熔池辐射强度的异常识别,二次支持向量机算法的分类效果最好,准确度达到96.4%以上;对于密度和表面粗糙度预测,由于样件质量与数据样本之间的复杂关系,预测结果呈现不同的分布情况,但预测准确度均达96.0%以上。

关键词：机器学习粉末床激光成形熔池辐射强度异常识别质量识别

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基于DIKW图谱的虚拟社区用户性格分类与转换方法

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应用科学学报 2020年第5期38卷 803-824页

作者：雷羽潇段玉聪海南大学计算机与网络空间安全学院海南海口570228

随着社交网络的发展,网络虚拟社区的成员数量快速增长.在虚拟社区中,用户会偏向选择浏览自己喜欢的内容,同时倾向与具有相近或相关兴趣爱好或目的的人进行内容交流与处理合作.在虚拟社区中,用户之间的交互内容以数据、信息和知识的形态... 详细信息

随着社交网络的发展,网络虚拟社区的成员数量快速增长.在虚拟社区中,用户会偏向选择浏览自己喜欢的内容,同时倾向与具有相近或相关兴趣爱好或目的的人进行内容交流与处理合作.在虚拟社区中,用户之间的交互内容以数据、信息和知识的形态存在.虚拟社区上大量的数据、信息与知识形态的网络类型化资源中保留了许多网络用户使用“痕迹”.这些痕迹是真实用户的数字化存在代表.为了实现对虚拟社群用户生成内容按照偏好和兴趣进行量化调控,采用数据信息知识及智慧(data information knowledge wisdom,DIKW)图谱对这些类型资源进行建模.根据用户DIKW图谱结合自我构建理论将用户按性格指数进行进一步的归类,并根据DIKW图谱结合自我决定理论将用户的心理需求分类.根据性格指数和心理需求设计了针对不同用户的不同的性格转换方法,模拟了用户生成内容的产生.

关键词：数据信息知识及智慧图谱虚拟社区性格分类性格类型转换用户生成内容

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激光粉末床熔融过程因素与熔池辐射强度关联研究

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中国激光 2022年第14期49卷 142-150页

作者：张婷周鑫段玉聪张佩宇郭西洋成星空军工程大学航空等离子体动力学重点实验室陕西西安710038

利用光电二极管采集熔池辐射信息,深入挖掘熔池辐射信号中的工艺及过程稳定性信息。基于统计学分析方法研究了不同层高、不同基板位置、不同扫描线角度等过程因素对熔池辐射信号的影响,分析了熔池辐射信息与热积累、烟尘遮蔽等物理现象... 详细信息

利用光电二极管采集熔池辐射信息,深入挖掘熔池辐射信号中的工艺及过程稳定性信息。基于统计学分析方法研究了不同层高、不同基板位置、不同扫描线角度等过程因素对熔池辐射信号的影响,分析了熔池辐射信息与热积累、烟尘遮蔽等物理现象之间的内在联系,建立了“信号-过程因素-物理机制”之间的对应关系。结果表明,熔池辐射强度均值随层高的增加有明显升高趋势;顺、逆风向的熔池辐射强度波形呈“左偏”、“右偏”形状特征;不同位置的熔池辐射强度差异明显;扫描线角度是否沿着样件摆放方向明显影响强度均值。其典型规律表明这些特征可以作为质量监控的重要参考。

关键词：激光技术激光粉末床熔融光电二极管过程因素熔池辐射强度

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低渗-致密气层渗透率核磁测井解释方法

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中国矿业大学学报 2019年第6期48卷 1266-1275页

作者：张宪国刘玉从林承焰张涛黄鑫段冬平中国石油大学(华东)深层油气重点实验室山东青岛266580 山东省油藏地质重点实验室山东青岛266580 中石油油气储层重点实验室山东青岛266580 山东科技大学地球科学与工程学院山东青岛266590 中海石油(中国)有限公司上海分公司研究院上海200035

深层低渗-致密气层孔隙结构复杂,孔渗相关性差,为提高气层渗透率测井解释精度,以东海盆地N气田深层花港组三段气层为例,采用压汞、CT扫描、核磁测试等手段,量化了不同孔径的孔隙对渗透率贡献的差异性,以压汞平均孔径分布区间刻度核磁T2... 详细信息

深层低渗-致密气层孔隙结构复杂,孔渗相关性差,为提高气层渗透率测井解释精度,以东海盆地N气田深层花港组三段气层为例,采用压汞、CT扫描、核磁测试等手段,量化了不同孔径的孔隙对渗透率贡献的差异性,以压汞平均孔径分布区间刻度核磁T2谱,求取不同核磁T2谱区间所对应的孔隙对渗透率的贡献因子,建立基于孔径分布的低渗-致密气层渗透率核磁测井计算新模型,并通过烃类校正消除了含气对核磁测井的影响.研究结果表明:研究区孔径0.40μm以下的孔喉占比最高,超过44%,但对渗透率的贡献不足0.64%,孔径1.0~6.3μm的孔喉对渗透率的累积贡献超过90%,对应的核磁T2弛豫时间为30~310 ms,取心段和试气段验证了新建立的渗透率核磁测井解释方法有效且提高了渗透率参数的解释精度.

关键词：低渗-致密气层孔隙结构孔径分布渗透率核磁测井

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淡水湖相沉积区源储配置模式对致密油富集的控制作用——以四川盆地侏罗系大安寨段为例

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石油学报 2018年第5期39卷 518-527页

作者：黄东段勇杨光闫伟鹏韦腾强邹娟王玮李育聪中国石油西南油气田公司勘探开发研究院中国石油西南油气田公司科技处中国石油勘探开发研究院成都理工大学能源学院

四川盆地侏罗系大安寨段为典型的淡水湖相沉积,前期评价致密油资源量高达9×108t,展示出巨大的勘探开发前景。在烃源岩、储层特征分析的基础上,结合大量的生产动态数据,重点解剖了淡水湖相沉积区源储配置关系对致密油富集区的控制作用... 详细信息

四川盆地侏罗系大安寨段为典型的淡水湖相沉积,前期评价致密油资源量高达9×108t,展示出巨大的勘探开发前景。在烃源岩、储层特征分析的基础上,结合大量的生产动态数据,重点解剖了淡水湖相沉积区源储配置关系对致密油富集区的控制作用。通过解剖表明,淡水湖相沉积区源储配置关系受沉积微相控制,可以划分为厚储下薄源上、厚储上薄源下、厚储夹厚源、薄储夹厚源以及源储侧向接触5种类型。实验模拟表明,源储空间配置关系是控制致密油富集程度的关键。典型油田勘探开发实践揭示,滨湖沉积相带下的厚储下薄源上配置类型最好,浅湖沉积相带下的厚储夹厚源配置类型其次,半深湖沉积相带下的薄储夹厚源配置类型相对较差。根据上述源储配置模式和目前的勘探开发实践情况可以得出,滨湖沉积相带是致密油的现实勘探区域,半深湖沉积相带是页岩油气的勘探区域。这一认识可以为四川盆地侏罗系大安寨段致密油、页岩油气的勘探开发评价提供一定依据。

关键词：滨湖相浅湖相半深湖相沉积微相源储配置大安寨段四川盆地

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数据、信息和知识三层图谱架构的推荐服务设计

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计算机科学与探索 2019年第2期13卷 214-225页

作者：邵礼旭段玉聪周长兵高洪皓陈世展海南大学信息科学技术学院南海资源利用海洋国家重点实验室海口570228 中国地质大学信息工程学院北京100083 上海大学计算机工程与科学学院上海200444 天津大学计算机科学与技术学院天津300072

海量的学习资源会引起用户在学习过程中产生认知过载和资源迷航,对数据、信息和知识等形态的资源的原始表述的自然语言的机器理解、自动处理、自动综合和自动分析等成为了巨大的挑战。从应对自动增量式结合经验知识和减少人工专家交互... 详细信息

海量的学习资源会引起用户在学习过程中产生认知过载和资源迷航,对数据、信息和知识等形态的资源的原始表述的自然语言的机器理解、自动处理、自动综合和自动分析等成为了巨大的挑战。从应对自动增量式结合经验知识和减少人工专家交互负担等两方面考虑,从资源建模、资源处理、处理优化和资源管理等角度进行研究,基于对现有知识图谱(knowledge graph)概念的拓展提出了一种三层可自动抽象调整的解决架构。该架构借助从数据图谱上以实体综合频度计算为核心的分析到信息图谱和知识图谱上的自适应的自动抽象的资源优化过程支持经验知识引入和高效自动语义分析。该框架借助对应5W(who/when/where,what and how)问题的分类接口衔接用户的学习需求等资源化描述,为用户提供个性化学习服务推荐。

关键词：资源建模知识图谱服务推荐语义建模

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