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智能合约安全漏洞检测研究进展

软件学报 2024年第5期35卷 2235-2267页

作者：崔展齐杨慧文陈翔王林章北京信息科技大学计算机学院北京100101 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 计算机软件新技术全国重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

智能合约是运行在区块链合约层的计算机程序,能够管理区块链上的加密数字货币和数据,实现多样化的业务逻辑,扩展了区块链的应用.由于智能合约中通常涉及大量资产,吸引了大量攻击者试图利用其中的安全漏洞获得经济利益.近年来,随着多起... 详细信息

智能合约是运行在区块链合约层的计算机程序,能够管理区块链上的加密数字货币和数据,实现多样化的业务逻辑,扩展了区块链的应用.由于智能合约中通常涉及大量资产,吸引了大量攻击者试图利用其中的安全漏洞获得经济利益.近年来,随着多起智能合约安全事件的发生(例如TheDAO、Parity安全事件等),针对智能合约的安全漏洞检测技术成为国内外研究热点.提出智能合约安全漏洞检测的研究框架,分别从漏洞发现与识别、漏洞分析与检测、数据集与评价指标这3个方面分析现有检测方法研究进展.首先,梳理安全漏洞信息收集的基本流程,将已知漏洞根据基础特征归纳为13种漏洞类型并提出智能合约安全漏洞分类框架;然后,按照符号执行、模糊测试、机器学习、形式化验证和静态分析5类检测技术对现有研究进行分析,并讨论各类技术的优势及局限性;第三,整理常用的数据集和评价指标;最后,对智能合约安全漏洞检测的未来研究方向提出展望.

关键词：区块链智能合约安全漏洞漏洞检测

相关积分结合鲁棒预测控制求解实时优化问题及应用

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控制与决策 2024年第7期39卷 2224-2232页

作者：陈军赵众北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

针对现有传统相关积分优化算法在求解实时优化时存在的问题,如考虑实时约束不足、算法参数较为单一且参数难以凑试等,提出一种将鲁棒预测控制与相关积分相结合的实时优化算法,采用传统相关积分优化算法计算优化目标函数和调优变量的梯度... 详细信息

针对现有传统相关积分优化算法在求解实时优化时存在的问题,如考虑实时约束不足、算法参数较为单一且参数难以凑试等,提出一种将鲁棒预测控制与相关积分相结合的实时优化算法,采用传统相关积分优化算法计算优化目标函数和调优变量的梯度,将调优变量实时梯度作为表征系统是否还有优化裕度的中间变量,利用基于多胞体模型的鲁棒预测控制方法对调优变量增量进行实时求解,并将调优变量的增量作为调优变量的设定值.所提出改进算法继承了传统相关积分优化的优点,同时也提升了原有算法的约束处理能力,保证了其优化解的实时可行性.仿真研究以及二甲苯加热炉热效率实时优化的工业应用测试结果验证了所提出方法的可行性和有效性.

关键词：相关积分实时优化鲁棒预测控制线性矩阵不等式多胞体二甲苯加热炉

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MBO:基于多目标平衡优化的监控视频浓缩

计算机学报 2024年第9期47卷 2104-2115页

作者：张云佐朱鹏飞石家庄铁道大学信息科学与技术学院石家庄050043

视频浓缩可在极大压缩视频长度的同时完整保留目标运动信息,在学术界和工业界受到广泛关注.然而现有浓缩方法无法精准保留目标之间的交互行为,且难以平衡压缩和碰撞,严重阻碍了视频浓缩的性能提升和实际应用.为此,本文提出了一种基于多... 详细信息

视频浓缩可在极大压缩视频长度的同时完整保留目标运动信息,在学术界和工业界受到广泛关注.然而现有浓缩方法无法精准保留目标之间的交互行为,且难以平衡压缩和碰撞,严重阻碍了视频浓缩的性能提升和实际应用.为此,本文提出了一种基于多目标平衡优化的监控视频浓缩方法(Multi-Objective Balance Optimization,MBO).首先,提出了一种基于目标交互帧数量和动态阈值对比的交互行为判断方法,用以组建多目标单元,结合目标在每帧的移动方向并采用动态阈值提升交互行为判断的准确性;其次,定义了碰撞矩阵和插入位置占比率,分别记录目标碰撞和插入位置深浅;然后,提出了一种压缩与碰撞的动态平衡方法,以优化重排目标,能在极大程度缩短视频长度的同时减少产生的目标碰撞;最后,融合视频背景和重排后的目标生成浓缩视频.VISOR、CAVIAR和KTH等多个数据集上的实验结果表明,相较于当前主流方法,本文所提方法保留交互行为的F-score提升高达0.472,并且能够有效平衡压缩和目标碰撞.

关键词：视频浓缩多目标平衡优化交互行为

基于CNN计算局部复杂度的可逆信息隐藏算法

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计算机学报 2024年第4期47卷 776-789页

作者：胡润文项世军李晓龙欧博暨南大学信息科学技术学院/网络空间安全学院广州510632 北京交通大学信息科学研究所北京100044 湖南大学信息科学与工程学院长沙410082

在可逆信息隐藏领域,选择较小的预测误差有助于减少信息嵌入过程引起的失真.现有选择方法主要计算预测误差的局部复杂度,将信息嵌入到局部复杂度小的预测误差中.这些局部复杂度计算方法只使用部分相邻像素计算局部复杂度,且计算方法与... 详细信息

在可逆信息隐藏领域,选择较小的预测误差有助于减少信息嵌入过程引起的失真.现有选择方法主要计算预测误差的局部复杂度,将信息嵌入到局部复杂度小的预测误差中.这些局部复杂度计算方法只使用部分相邻像素计算局部复杂度,且计算方法与预测部分使用的预测器无关,因此其选择性能有待提高.本文提出了一种基于CNN的局部复杂度计算方法LCCN,该方法与预测部分的预测器相关,可以使用更多的相邻像素计算局部复杂度,提高局部复杂度与预测误差的相似性.与现有的局部复杂度计算方法相比,所提LCCN利用了CNN的多感受野特性和深度学习的全局优化能力,能使用更多相邻像素计算局部复杂度,从而选择更多数值较小的预测误差,提高嵌入算法性能.此外,我们还提出了一种适用于LCCN的两阶段RDH方案,该方案可以将LCCN应用于多种嵌入方法.实验结果表明,与现有的几种局部复杂度计算方法相比,本文所提方法在标准测试图像和Kodak数据集上嵌入性能更好,在基于LPVO的嵌入技术中,本文所提LCCN模型嵌入10000bits后图像Lena的PSNR为62.09dB,分别高于LV、FV、EE和LAE算法1.05dB、1.02dB、0.78dB和0.90dB.与现有的先进RDH算法比较,本文所提LCCN模型在不同图像上均取得较好效果.

关键词：可逆信息隐藏局部复杂度深度学习卷积神经网络预测误差隐私计算

面向大规模物联网的无人机通信感知一体化能效优化算法

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电讯技术 2024年第7期64卷 1042-1049页

作者：宋利枝季增栓曾凤王伟杨永杰南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 南通先进通信技术研究院江苏南通226019

针对大规模物联网场景下无人机通信感知一体化系统存在的重复感知和能量受限等问题,提出了一种基于聚类算法的能效优化方案。该方案在满足无人机的移动性和感知能力约束下,通过联合设计无人机的三维轨迹和发射功率来最大化系统能效。由... 详细信息

针对大规模物联网场景下无人机通信感知一体化系统存在的重复感知和能量受限等问题,提出了一种基于聚类算法的能效优化方案。该方案在满足无人机的移动性和感知能力约束下,通过联合设计无人机的三维轨迹和发射功率来最大化系统能效。由于该问题是非凸的,首先将其解耦为两个子问题,然后利用模拟退火算法和标准凸优化技术来求解无人机的悬停位置和飞行速度以获取最优轨迹,最后根据最优轨迹推导发射功率的闭合表达式,求得每个悬停位置的最优发射功率。与传统的二维和三维方案相比,所提基于聚类的能效优化方案在收敛速度提高4倍的基础上能提升20%~30%系统能效。

关键词：大规模物联网无人机通信感知一体化能效优化无人机轨迹设计功率分配

IDDNet：一个基于双域深度交互方法的多模态快速磁共振重建卷积神经网络（英文）

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中国科学技术大学学报 2024年第3期 10-21页

作者：曹怡杜宏伟中国科学技术大学信息科学技术学院

从欠采样k空间矩阵中精确重建完整图像是加速磁共振成像(MRI)的一种可行方法。近年来，许多基于深度学习的方法被用于加速MRI重建。在这些方法中，跨域方法已被证明是有效的。然而，现有的跨域重建算法将图像域和k空间网络顺序级联，忽... 详细信息

从欠采样k空间矩阵中精确重建完整图像是加速磁共振成像(MRI)的一种可行方法。近年来，许多基于深度学习的方法被用于加速MRI重建。在这些方法中，跨域方法已被证明是有效的。然而，现有的跨域重建算法将图像域和k空间网络顺序级联，忽略了不同域之间的相互作用，导致重建精度不足。为有效利用来自多个MR域和模态的相关信息，本文提出了一个具有辅助模态的深度交互双域网络(IDDNet)以加速MRI重建。IDDNet首先从图像域的低分辨率目标模态中提取浅层特征来获得视觉表征。在接下来的特征处理中，本文设计了一种双分支并行交互网络架构，同时从双域的相关信息中提取深度特征，从而避免了顺序连接时不同域间的冗余优先级。此外，该模型利用辅助模态的附加信息来细化结构，提高重建精度。在MICCAI BraTS 2019脑部和fastMRI膝关节数据集上，采取不同采样模板和加速速率的大量实验表明，IDDNet实现了优异的MRI重建性能。

关键词：磁共振重建深度学习双域多模态

基于互相关和旋转约束的视觉惯性里程计在线时间校准算法

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计算机应用研究 2024年

作者：蒙军杰熊军林中国科学技术大学信息科学技术学院

在融合相机和惯性测量单元(IMU)的数据推测机器人的运动轨迹时，传感器测量记录的时间点对用于估计轨迹的视觉惯性里程计(VIO)的鲁棒性和准确性至关重要。然而，由于传感器数据到达接收端的延迟存在差异，图像数据流和IMU数据流之间通... 详细信息

在融合相机和惯性测量单元(IMU)的数据推测机器人的运动轨迹时，传感器测量记录的时间点对用于估计轨迹的视觉惯性里程计(VIO)的鲁棒性和准确性至关重要。然而，由于传感器数据到达接收端的延迟存在差异，图像数据流和IMU数据流之间通常存在不可避免的时间偏置，为此提出了一种基于互相关和旋转对齐的视觉惯性里程计在线时间校准的算法。首先使用对极几何和预积分算法分别得到相机和IMU各自的相对位姿，并计算出相机的角速度；然后根据相机与IMU的角速度进行互相关计算，得到初步的时间偏置估计；最后利用相机和IMU相对位姿进行旋转约束，通过优化误差函数得到更精确的相对时间偏置估计，该时间偏置值随后用于平移传感器的时间轴以进行校准。实验表明，该算法能够减缓时间偏置对里程计精度带来的影响，并使得VIO能够在具有更大时间偏置范围的数据流下稳定运行。

关键词：在线时间校准旋转约束视觉惯性里程计

LightAD:基于自适应采样的自动去偏框架加速方法（英文）

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中国科学技术大学学报 2024年第4期 47-56页

作者：邱阳董汉德陈佳伟何向南中国科学技术大学信息科学技术学院

在推荐系统中，由于数据是从用户行为中收集而来而不是通过合理的实验得到，因此偏差问题是普遍存在的。自动去偏框架（AutoDebias）通过采用元学习寻找适当地去偏置配置(即伪标签和置信权重)，已被证明是应对各种偏差的一种通用和有效... 详细信息

在推荐系统中，由于数据是从用户行为中收集而来而不是通过合理的实验得到，因此偏差问题是普遍存在的。自动去偏框架（AutoDebias）通过采用元学习寻找适当地去偏置配置(即伪标签和置信权重)，已被证明是应对各种偏差的一种通用和有效的解决方案。然而，为每个用户-物品对设置伪标签和权重是一个极度耗时的过程。因此，自动去偏框架面临巨大的计算成本，这使其在实际应用中的适用性较差。虽然使用带有均匀采样器的随机梯度下降可以加速模型训练，但这会显著恶化模型的收敛性和稳定性。为了解决这个问题，我们提出了LightAutoDebias (简称LightAD)，它为自动去偏框架配备了一种专门的权重采样策略。该采样器可以自适应地和动态地获取信息量更大的训练样本，这带来的收敛性和稳定性比标准的均匀采样器更好。在三个基准数据集上的广泛实验证明，我们的LightAD可以加速自动去偏框架的训练达几个数量级，同时保持几乎相同的精度。

关键词：推荐系统偏差去偏采样

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面向调色板设计的感知一致色彩排序方法

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第5期36卷 678-686页

作者：肖志雄许文松曾琼山东大学计算机科学与技术学院青岛266000 大连海事大学信息科学技术学院大连116026

针对可视化设计中调色板选择涉及的大量视觉比较操作,为了提升色彩设计效率,提出一种符合感知的调色板色彩排序方法.首先建立由全局有序性以及视觉连贯性约束因子组成的色彩排序能量优化方程,并通过粒子群算法对其求解以获得感知一致的... 详细信息

针对可视化设计中调色板选择涉及的大量视觉比较操作,为了提升色彩设计效率,提出一种符合感知的调色板色彩排序方法.首先建立由全局有序性以及视觉连贯性约束因子组成的色彩排序能量优化方程,并通过粒子群算法对其求解以获得感知一致的色彩排序;在此基础上,开发了一个基于感知一致色彩排序的调色板设计系统,可以支持调色板选取、调色板全局探索、基于样例的调色板检索等功能.利用定量度量和用户实验对所提方法在感知一致性及调色板比较任务上进行实验,结果表明,该方法可以生成符合感知的调色板色彩排序结果,能有效地促进调色板相似性比较的准确性及效率.

关键词：数据可视化色彩设计自动色彩优化