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基于ARM虚拟化扩展的安全防护技术

软件学报 2017年第9期28卷 2229-2247页

作者：李舟军沈东苏晓菁马金鑫北京航空航天大学计算机学院北京100191 中国科学院微电子研究所微电子器件与集成技术重点实验室北京100029 中国信息安全测评中心北京100085

近几年来,随着移动平台用户量的增加,移动平台安全成为安全领域关注的焦点.而ARM的虚拟化扩展,使得如何基于虚拟化技术进行移动平台的安全防护成为一个研究热点.首先,介绍了虚拟化技术的分类以及早期的相关研究;然后给出了ARM虚拟化扩... 详细信息

近几年来,随着移动平台用户量的增加,移动平台安全成为安全领域关注的焦点.而ARM的虚拟化扩展,使得如何基于虚拟化技术进行移动平台的安全防护成为一个研究热点.首先,介绍了虚拟化技术的分类以及早期的相关研究;然后给出了ARM虚拟化扩展的相关概念,并与x86虚拟化扩展进行了对比;随后,重点介绍了基于硬件辅助虚拟化技术的安全研究现状,主要包括通用的系统框架以及针对特定攻击的安全工具;最后,对基于ARM虚拟化扩展的安全防护技术的发展方向进行了展望.

关键词： ARM 虚拟化系统安全移动安全虚拟机监视器

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融合最近距离和人名窗口信息的人物关系抽取

山西大学学报(自然科学版) 2018年第1期41卷 34-41页

作者：刘赟张小明李舟军北京航空航天大学计算机学院

主要针对中文网页语料研究人物关系抽取,提出一种融合最近距离和人名窗口信息的人物关系抽取方法。首先利用远程监督的方法构建人物关系库,提取关系候选语料,通过打分函数过滤掉语料中的噪音数据以提高语料质量;然后在卷积神经网络中引... 详细信息

主要针对中文网页语料研究人物关系抽取,提出一种融合最近距离和人名窗口信息的人物关系抽取方法。首先利用远程监督的方法构建人物关系库,提取关系候选语料,通过打分函数过滤掉语料中的噪音数据以提高语料质量;然后在卷积神经网络中引入最近距离,将词与人名之间的距离信息加入到网络中;在循环神经网络中以人名窗口内词向量代替整句词向量作为网络的输入。最后融合两部分网络信息并对网络模型进行训练。结果显示,该方法比传统基于SVM的中文人物关系抽取方法和一些其他的神经网络模型F1值提高3个以上百分点。

关键词：最近距离人名窗口关系抽取神经网络

一种改进的DenseASPP网络在遥感图像分割中的应用

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计算机应用与软件 2021年第7期38卷 46-52页

作者：张斌张晓静赵丙辰张江霄李舟军邢台学院数学与信息技术学院河北邢台054001 北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室北京100191

针对遥感图像语义分割中目标尺度相差较大以及边界模糊等问题,对DenseASPP网络进行改进。引入通道注意力模型和空间注意力模型,使关键特征点在网络中具有更大的权重;在带孔卷积采样时使用分组卷积的方式,同时在训练时采用剪枝策略,舍去... 详细信息

针对遥感图像语义分割中目标尺度相差较大以及边界模糊等问题,对DenseASPP网络进行改进。引入通道注意力模型和空间注意力模型,使关键特征点在网络中具有更大的权重;在带孔卷积采样时使用分组卷积的方式,同时在训练时采用剪枝策略,舍去权值较低的连接,实现网络的稀疏化,有效克服DenseASPP内存占用过大的问题。改进后的网络在不同场景遥感图像测试的平均精度上比DenseASPP提高了1.1百分点,测试时间减少到DenseASPP的1/5。

关键词：遥感图像语义分割 DenseASPP 注意力模型分组卷积稀疏网络

一种多层次的自动化通用Android脱壳系统及其应用

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北京理工大学学报 2019年第7期39卷 725-731页

作者：简容黎桐辛周渊李舟军韩心慧北京航空航天大学计算机学院北京100191 北京大学计算机科学技术研究所北京100080 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100085

为解决Android平台应用程序使用加壳服务后难以进行静态代码分析的问题,研究应用程序自动化通用脱壳技术.在Android Dalvik虚拟机的基础上,设计并实现了一种多层次的自动化通用脱壳系统,提出了多粒度的数据还原方案,保证数据还原的完整... 详细信息

为解决Android平台应用程序使用加壳服务后难以进行静态代码分析的问题,研究应用程序自动化通用脱壳技术.在Android Dalvik虚拟机的基础上,设计并实现了一种多层次的自动化通用脱壳系统,提出了多粒度的数据还原方案,保证数据还原的完整性和有效性,能正确还原出加壳应用中被加密的代码内容.实验表明,该系统适用于市面上主流的加壳服务.利用该系统,对市场上被加壳的应用程序进行安全性评估,发现加壳应用比未加壳应用存在更多的安全问题,证明了脱壳系统的实际应用价值.

关键词： Android平台加壳脱壳安全评估

Exploit latent Dirichlet allocation for collaborative filtering

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Frontiers of Computer Science 2018年第3期12卷 571-581页

作者： Zhoujun LI Haijun ZHANG Senzhang WANG Feiran HUANG Zhenping LI Jianshe ZHOU State Key Laboratory of Software Development Environment Beihang University Beijing 100191 China School of Information Beijing Wuzi University Beijing 101149 China College of Computer Science and Technology Nanjing University of Aeronautics and Astronautics Nanjing 211106 China Collaborative Innovation Center of Novel Software Technology and Industrialization Nanjing 211106 China Beijing Advanced Innovation Center for Imaging Technology Capital Normal University Beijing 100048 China

Previous work on the one-class collaborative filtering （OCCF） problem can be roughly categorized into pointwise methods, pairwise methods, and content-based methods. A fundamental assumption of these approaches is that all missing values in the user-item rating matrix are considered negative. However, this assumption may not hold because the missing values may contain negative and positive examples. For example, a user who fails to give positive feedback about an item may not necessarily dislike it; he may simply be unfamiliar with it. Meanwhile, content-based methods, e.g. collaborative topic regression （CTR）, usually require textual content information of the items, and thus their applicability is largely limited when the text information is not available. In this paper, we propose to apply the latent Dirichlet allocation （LDA） model on OCCF to address the above-mentioned problems. The basic idea of this approach is that items are regarded as words, users are considered as documents, and the user-item feedback matrix constitutes the corpus. Our model drops the strong assumption that missing values are all negative and only utilizes the observed data to predict a user＇s interest. Additionally, the proposed model does not need content information of the items. Experimental results indicate that the proposed method outperforms previous methods on various ranking-oriented evaluation *** further combine this method with a matrix factorizationbased method to tackle the multi-class collaborative filtering （MCCF） problem, which also achieves better performance on predicting user ratings.

关键词： latent Dirichlet allocation one-class collaborative filtering multi-class collaborative filtering

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检索式聊天机器人技术综述

计算机科学 2021年第12期48卷 278-285页

作者：吴俣李舟军微软亚洲研究院自然语言计算组北京100080 北京航空航天大学计算机学院北京100191

随着自然语言处理技术的飞速发展以及互联网上对话语料的不断积累,闲聊导向对话系统(简称聊天机器人)取得了令人瞩目的进展,受到了学术界的广泛关注,并在产业界进行了初步的尝试。当前,聊天机器人分为检索式聊天机器人和生成式聊天机器... 详细信息

随着自然语言处理技术的飞速发展以及互联网上对话语料的不断积累,闲聊导向对话系统(简称聊天机器人)取得了令人瞩目的进展,受到了学术界的广泛关注,并在产业界进行了初步的尝试。当前,聊天机器人分为检索式聊天机器人和生成式聊天机器人,而检索式聊天机器人由于其生成的回复流畅且计算资源消耗小,仍然是目前工业界聊天机器人的主要实现手段。文中首先简要介绍了检索式聊天机器人的研究背景、基本架构以及组成模块,重点阐述了回复选择模块的约束要求和相关数据集;然后,针对检索式聊天机器人中最为核心的回复选择技术,进行了深入分析与详细梳理。文中将近年来经典的回复选择技术归纳为如下4类:基于统计模型的方法、基于表示的神经网络模型的方法、基于交互的神经网络模型的方法以及基于预训练技术的方法,并指出了这4类方法的优点和不足。在此基础上,分析了目前检索式聊天机器人技术研究所面临的问题,并对其未来的发展趋势进行了展望。

关键词：自然语言处理聊天机器人文本匹配回复选择预训练技术

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基于SDN的家用路由器安全审计工具

北京理工大学学报 2019年第7期39卷 743-749页

作者：王宇李巍李舟军北京航空航天大学计算机学院

在僵尸网络等威胁的环境下,本文提出了一种基于OpenFlow协议的无线路由器安全审计功能的设计与实现,旨在于通过计算信息熵检测路由器的流量是否存在异常,并将检测系统置于软件定义网络(software defined network,SDN)架构下,实现控制、... 详细信息

在僵尸网络等威胁的环境下,本文提出了一种基于OpenFlow协议的无线路由器安全审计功能的设计与实现,旨在于通过计算信息熵检测路由器的流量是否存在异常,并将检测系统置于软件定义网络(software defined network,SDN)架构下,实现控制、展示功能.实验结果表明,整个系统能在明显检测网络中的DDoS攻击的前提下,使整个系统的运行内存仅有8 MB,网络负载仅有2.67%.

关键词：软件定义网络 OpenFlow协议安全审计信息熵 DDoS攻击

Q2SM:基于BERT的多领域任务型对话系统状态跟踪算法

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中文信息学报 2020年第7期34卷 89-95页

作者：张家培李舟军北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室北京100191

基于管道的方法是目前任务型对话系统的主要构建方式,在工业界具有广泛应用,而对话状态跟踪(dialogue state tracking,DST)是任务型对话系统中的核心任务。面对传统的方法在多领域场景下表现较差的问题,该文结合语言模型预训练的最新研... 详细信息

基于管道的方法是目前任务型对话系统的主要构建方式,在工业界具有广泛应用,而对话状态跟踪(dialogue state tracking,DST)是任务型对话系统中的核心任务。面对传统的方法在多领域场景下表现较差的问题,该文结合语言模型预训练的最新研究成果,该文提出了一种基于BERT的对话状态跟踪算法Q2SM(query to state model)。该模型的上游使用了基于BERT的句子表征与相似度交互的槽判定模块,下游使用了一种面向对话状态跟踪任务的自定义RNN:DST-RNN。在WOZ 2.0和MultiWOZ 2.0两个数据集上的实验表明,Q2SM相比于之前的最好模型,分别在联合准确率和状态F1值两个评价指标上提升了1.09%和2.38%。此外,模型消融实验验证了,DST-RNN相比于传统的RNN或LSTM,不仅可以提升评价指标值,还可以加快模型的收敛速度。

关键词：任务型对话系统对话状态跟踪多领域 BERT

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基于Web的问答系统综述

计算机科学 2017年第6期44卷 1-7,42页

作者：李舟军李水华北京航空航天大学计算机学院北京100191

微软小冰引发了问答系统的新一轮研究热潮。作为一种新型的信息检索方式,问答系统能直接以自然语言与用户进行人性化的交互。而基于Web的问答系统能通过搜索引擎获取开放的互联网上的各种相关信息,并将以自然语言形式表述的准确答案返... 详细信息

微软小冰引发了问答系统的新一轮研究热潮。作为一种新型的信息检索方式,问答系统能直接以自然语言与用户进行人性化的交互。而基于Web的问答系统能通过搜索引擎获取开放的互联网上的各种相关信息,并将以自然语言形式表述的准确答案返回给用户,因此此类系统同时具有搜索引擎和问答系统的优点。首先,对基于Web的问答系统的研究背景与发展历史进行了概述;然后,详细介绍了基于Web的问答系统的架构及其问题分析、信息检索、答案抽取这三大关键技术的研究进展;在此基础上,分析了基于Web的问答系统所面临的问题;最后,对基于Web的问答系统的未来发展趋势进行了展望。

关键词：问答系统基于Web的问答系统问题分析信息检索答案抽取