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燕山大学学报 2024年

作者：乞文超鲍泰宇刘钰杰申利民陈真燕山大学信息科学与工程学院燕山大学河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室

准确可靠的服务质量预测是实现服务质量感知云api服务推荐和组合成功应用的关键,而现有研究通常假设预测模型的服务质量数据是可靠的,忽略了开放网络环境下恶意用户对云api服务质量预测模型的数据投毒攻击。本文从攻击机理和可解释的视... 详细信息

准确可靠的服务质量预测是实现服务质量感知云api服务推荐和组合成功应用的关键,而现有研究通常假设预测模型的服务质量数据是可靠的,忽略了开放网络环境下恶意用户对云api服务质量预测模型的数据投毒攻击。本文从攻击机理和可解释的视角提出数据投毒攻击下的云api服务质量预测模型鲁棒性分析与解释方法。首先,量化云api服务质量感知情境下的恶意用户行为,实现利用不同攻击方式对服务质量预测模型的数据投毒攻击,并在统一的框架下给出了考虑投毒攻击类别、攻击强度和攻击规模的鲁棒性分析方法。其次,定义5种服务质量数据特征作为解释因子,采用基于回归分析的建模方法,建立云api服务质量预测模型的鲁棒性解释模型。实验结果能够有效阐明面向云api服务质量预测模型的投毒攻击机理及其鲁棒性,解释并给出数据投毒下引起预测性能波动的关键数据特征,继而为数据投毒攻击防御提供支持。

关键词：数据投毒云api 服务质量预测鲁棒性可解释性

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面向服务质量感知云api推荐系统的数据投毒攻击检测方法

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通信学报 2023年第8期44卷 155-167页

作者：陈真乞文超鲍泰宇申利民燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004

针对现有研究通常假设云api推荐系统的服务质量数据是可靠的,忽略了开放网络环境中恶意用户对云api推荐系统的数据投毒攻击的问题,提出了一种基于多特征融合的数据投毒攻击检测方法。首先,依据设计的相似性度量函数构建用户连通网络图,... 详细信息

针对现有研究通常假设云api推荐系统的服务质量数据是可靠的,忽略了开放网络环境中恶意用户对云api推荐系统的数据投毒攻击的问题,提出了一种基于多特征融合的数据投毒攻击检测方法。首先,依据设计的相似性度量函数构建用户连通网络图,并利用Node2vec捕获用户邻域特征;其次,采用稀疏自编码器挖掘用户服务质量深度特征,并构建基于服务质量数据加权平均偏差的用户解释特征。进一步,融合用户邻域特征、服务质量深度特征和解释特征建立基于支持向量机的虚假用户检测模型,并使用网格搜索和交替迭代优化策略学习模型参数,继而实现虚假用户检测。最后,通过多组实验验证了所提方法的有效性和优越性,实现了服务质量感知云api推荐系统在数据端的投毒攻击防御。

关键词：推荐系统云api 服务质量数据投毒攻击检测

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基于Shapelet的云api服务质量时序预测方法研究

基于Shapelet的云API服务质量时序预测方法研究

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作者：刘钰杰燕山大学

学位级别：硕士

如今,云api已成为智能交互、能力开放和数据传输的最佳载体。然而,云api的激增使得用户越来越难从众多功能同质化的候选云api中选择高质量、个性化的云api服务进行面向服务的软件开发。服务质量作为刻画云api非功能侧属性的标准,能够表... 详细信息

如今,云api已成为智能交互、能力开放和数据传输的最佳载体。然而,云api的激增使得用户越来越难从众多功能同质化的候选云api中选择高质量、个性化的云api服务进行面向服务的软件开发。服务质量作为刻画云api非功能侧属性的标准,能够表征云api在某一侧面的质量信息,但云api的服务质量会随着网络环境、服务器负载等因素的变化而变化,因此精准的服务质量预测对于用户选择符合其软件开发需求的云api具有重要意义。针对目前云api服务质量预测精度低、可解释性差的问题,本文基于Shapelet开展面向云api服务质量的时间序列预测研究,主要工作如下。首先,针对从云api服务质量时间序列数据集中提取Shapelet时存在提取到的Shapelet信息显著性不强的问题,提出一种基于遗传算法的Shapelet提取方法GASE。首先将原始多变量时间序列数据转化为窗口子序列集,再以云api为索引进行分类,并基于此类别进行Shapelets集的提取,以捕捉云api服务质量的关键信息。其次使用K-Means算法优化遗传算法中的种群初始化过程,通过对窗口子序列集进行聚类以提高种群的初始适应度,引导寻优方向。最后利用遗传算法内在的启发性随机搜索与并行计算特性,通过使用选择、交叉与变异三种遗传算子,在一定的迭代次数内优化候选Shapelets集的适应度,并应用“精英主义”策略来确保提取到适应度最高的Shapelets集,保障提取到的Shapelets集的全局最优性,增强Shapelet的信息显著性,并进一步提高预测精度。其次,针对现有的云api服务质量时序预测模型存在预测精度不高的弊端,提出基于Shapelet的云api服务质量时序预测方法SQTF。首先对原始服务质量时间序列进行缺失值补全以及异常值处理的数据清洗工作,然后对以云api为索引分类后的服务质量时间序列使用一步向前预测方法转换为监督学习问题,为时序预测模型提供有监督的建模序列。其次将通过遗传算法提取到的Shapelets集传输到Shapelet层中,通过计算Shapelet与原始窗口子序列的距离,追溯至输入序列并寻找到Shapelets集对应的标签向量。最后基于Shapelet提出兼顾距离和位置的变权重计算方法,结合MLR模型对未来下一时刻的服务质量做出预测,并用Shapelet拟合出云api服务质量的关键趋势。最后,进行多组对比实验。证明SQTF方法在云api服务质量时间序列预测上的优越性,对原始数据集进行异常值清洗能够提高云api服务质量时间序列预测准确性,以及K-Means算法在GASE方法中提高Shapelet的初始适应度的有效性,并基于Shapelet分析预测结果的可解释性。

关键词：云api 服务质量时间序列预测 Shapelet 遗传算法

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基于标签挖掘的功能互补云api推荐算法研究

基于标签挖掘的功能互补云API推荐算法研究

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作者：孙元浩燕山大学

学位级别：硕士

在面向服务的架构中,云api可以作为独立的业务模块,实现应用软件中复杂的业务逻辑、数据交换和核心功能。近年来由于需求量的增加,云api的数量爆发式增长,这使得Mashup的开发者在享受其带来便利的同时,也在为如何选择一个合适的云api而... 详细信息

在面向服务的架构中,云api可以作为独立的业务模块,实现应用软件中复杂的业务逻辑、数据交换和核心功能。近年来由于需求量的增加,云api的数量爆发式增长,这使得Mashup的开发者在享受其带来便利的同时,也在为如何选择一个合适的云api而烦恼。针对云api选择困难这一问题,研究人员提出了大量推荐方法,但是现有推荐方法缺少对云api与Mashup之间互补关系的研究,然而值得注意的是,Mashup与云api功能之间的互补关系在开发者的选择过程中起着至关重要的作用。本文面向基于标签共现的功能互补云api推荐方法进行研究和验证,主要研究内容如下。首先,基于标签共现表示云api与Mashup之间的功能互补程度值,并建立功能互补程度刻画算法。为了表示不同云api与Mashup之间互补程度的强弱,本文首先从开发者的实际需求出发,将功能属性作为互补关系的关键属性进行研究。接下来,从世界上最大的云api信息聚合服务平台Programmable Web网站爬取构建功能互补程度刻画算法所需的数据,生成格式化数据集,利用数据集中的调用记录,对不同标签之间的共现频率进行统计,以标签代表云api和Mashup的功能,构建功能互补程度刻画算法。最后,通过功能互补程度刻画算法可以给出任意云api与Mashup之间的功能互补程度值。其次,功能互补增强的云api推荐算法研究。针对现有推荐方法对云api和Mashup之间功能的互补关系重视程度不足问题,本文从特征工程方面出发,在现有推荐方法模型的特征交叉层,找到可以表示功能互补的标签交叉特征。接下来,分析不同推荐算法中交叉特征权重的分配方式,并通过功能互补程度值对其进行增强,提出Ce FM和Ce AFM两种功能互补增强的云api推荐方法,使得功能互补在推荐过程中起到关键性的作用,实现云api领域的互补推荐。最后,在Programmable Web数据集的基础上进行云api推荐的实验仿真,将本文提出的功能互补增强的云api推荐模型与其他常见的推荐方法进行比较分析,实验结果表明本文所提出方法的有效性。

关键词：云api 互补推荐标签交叉特征可解释性

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面向情境感知基于深度学习的云api服务质量预测算法研究

面向情境感知基于深度学习的云API服务质量预测算法研究

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作者：潘茂升燕山大学

学位级别：硕士

在面向服务的体系结构中,云api作为一种媒介,能够在应用程序、基础设施和物联设备之间实现数据交换、业务逻辑或核心能力开放,支持新技术快速接入和响应用户不断变化的需求,有效降低软件的复杂性和开发成本。目前网络中云api的数量与日... 详细信息

在面向服务的体系结构中,云api作为一种媒介,能够在应用程序、基础设施和物联设备之间实现数据交换、业务逻辑或核心能力开放,支持新技术快速接入和响应用户不断变化的需求,有效降低软件的复杂性和开发成本。目前网络中云api的数量与日俱增,具有相似功能的云api也随之越来越多。服务质量作为衡量云api非功能属性的重要标准,能够有效差异化云api的性能,因此服务质量预测驱动的云api推荐成为了服务计算领域的热点。本文面向情境感知基于深度学习开展云api服务质量预测研究,主要工作如下。研究情境感知基于深度因子分解机的云api服务质量预测问题。针对现有基于协同过滤和矩阵分解方法难以有效解决云api服务质量预测中天然的数据稀疏问题,首先基于真实服务质量数据集进行关联分析,探究服务质量数据和情境信息之间的关联关系,设计从用户和云api两个方面嵌入包括Country和AS等有益情境来提高服务质量预测准确性的有效的解决方案。然后,提出情境感知基于深度因子分解机的云api服务质量预测模型CADFM,其中情境信息通过嵌入技术输入到模型中,利用因子分解机对高阶交互进行学习,并使用多层感知器对非线性交互进行学习,从而准确捕捉用户与云api之间的复杂交互关系。最后,使用真实的服务质量数据进行大量的实验,评估CADFM模型在数据稀疏场景下的性能。研究情境感知基于深度特征自动交互的云api服务质量预测问题。针对现有基于深度学习的云api服务质量预测对有效特征交互的挖掘高度依赖人工特征工程,而人工提取的有效特征交互无法泛化到未曾训练过的样本中出现的模式,限制了模型的情境感知能力和预测精度。为此,首先基于关联分析和消融实验,为结合情境信息和特征自动交互有助于提高预测性能提供客观依据。然后,研究情境感知基于深度特征自动交互学习服务质量预测方法CAFI,通过嵌入技术将情境信息直接整合到模型的LR、AFI和MLP组件中。在AFI部分利用广义正则化双重平均优化器学习每个特征交互的重要性权重。在预测部分使用改进的加权策略,并设计一种交替迭代优化算法来学习CAFI参数。最后进行实验,分析CAFI方法的准确性和高效性。

关键词：云api 服务质量预测情境信息特征自动交互

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第二代无人机场在水文监测中的应用研究

第二代无人机场在水文监测中的应用研究

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第十四届防汛抗旱信息化论坛

作者：雷昌友高明韩松蒲海汪洋

水文监测对水资源的可持续利用具有重要意义。第二代无人机场作为一种新兴的监测手段,具有高效作业:、安全可靠、功能全面、能力开放以及高性价比等优势。基于此,本文首先分析第二代无人机场技术及其在水文监测中的应用优势,进一步详细... 详细信息

水文监测对水资源的可持续利用具有重要意义。第二代无人机场作为一种新兴的监测手段,具有高效作业:、安全可靠、功能全面、能力开放以及高性价比等优势。基于此,本文首先分析第二代无人机场技术及其在水文监测中的应用优势,进一步详细讨论了高精度测绘、飞行控制等应用研究,旨在为水文监测提供新的技术手段和方法,推动水资源管理的科学化和精细化。

关键词：第二代无人机场云api 水文监测应用

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