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结合源偏倚和权窗的蒙特卡罗全局减方差方法

物理学报 2024年第4期73卷 113-118页

作者：张显刘仕倡魏军侠李树王鑫上官丹骅北京应用物理与计算数学研究所北京100094 华北电力大学核科学与工程学院北京102206 中国工程物理研究院高性能数值模拟软件中心北京100088

全局计数问题在反应堆pin-by-pin模型蒙特卡罗模拟和多物理耦合计算中动态粒子输运蒙特卡罗模拟等重大研究领域中都有广泛的应用场景.大量的全局减方差算法研究立足于全局计数误差分布的展平,由此提高全局计数的整体效率.本工作针对两... 详细信息

全局计数问题在反应堆pin-by-pin模型蒙特卡罗模拟和多物理耦合计算中动态粒子输运蒙特卡罗模拟等重大研究领域中都有广泛的应用场景.大量的全局减方差算法研究立足于全局计数误差分布的展平,由此提高全局计数的整体效率.本工作针对两种高效全局减方差算法,即均匀计数密度算法(属于源偏倚算法的一种)和权窗算法的结合展开研究,提出利用均匀计数密度算法的偏倚因子调整权窗下限,由此实现两种算法的有机结合.基于Hoogenboom-Martin压水堆全堆基准题中开展了一系列对比测试,验证了混合全局减方差算法更优于单一权窗算法或均匀计数密度算法,尤其是在降低最大误差方面.同时,基于新的指标,验证了均匀计数密度算法较经典的均匀裂变源算法具有更好的表现.研究结果表明,本文提出的混合全局减方差算法能高效求解全局计数问题,进一步促进了相关领域的研究.

关键词：蒙特卡罗方法全局减方差均匀计数密度算法权窗算法

基于HPLC指纹图谱结合化学模式识别法和薄层色谱生物自显影评价不同生长期毛菊苣药材质量

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中草药 2024年第8期55卷 2746-2754页

作者：罗玉琴魏哲洋刘戈宇阿吉艾克拜尔·艾萨中国科学院新疆理化技术研究所中科院植物资源化学重点实验室新疆乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049

目的建立不同生长期(花前期、开花期和成熟期)毛菊苣Cichorium glandulosum地上部位药材的HPLC指纹图谱,结合化学模式识别法和薄层色谱(TLC)生物自显影技术评价毛菊苣药材质量,为其进一步研究与开发提供依据。方法采用PolyPack C_(18)-A... 详细信息

目的建立不同生长期(花前期、开花期和成熟期)毛菊苣Cichorium glandulosum地上部位药材的HPLC指纹图谱,结合化学模式识别法和薄层色谱(TLC)生物自显影技术评价毛菊苣药材质量,为其进一步研究与开发提供依据。方法采用PolyPack C_(18)-AQ色谱柱,以甲醇(A)-乙腈(B)-0.3%磷酸溶液(C)为流动相进行梯度洗脱,检测波长为254 nm,体积流量为1.0 mL/min。采用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统(2012)》建立不同生长期毛菊苣地上部位药材的HPLC指纹图谱并分析相似度。应用聚类分析(cluster analysis,CA)、主成分分析(principal component analysis,PCA)和偏最小二乘法-判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)筛选不同生长期下毛菊苣地上部位药材中具有的差异性化学成分。利用TLC-生物自显影技术对不同生长期毛菊苣药材进行体外抗氧化作用研究。结果不同生长期下20批次药材HPLC指纹图谱共匹配出12个共有峰,指认出3号峰为秦皮乙素、6号峰为异槲皮苷、7号峰为3,5-O-二咖啡酰奎宁酸。CA将20批不同生长期下药材分为4类;PCA确定了3个主成分因子,累积方差贡献率为78.143%,PCA结果与CA结果基本一致;PLS-DA结果显示色谱峰11、2、6(异槲皮苷)、3(秦皮乙素)和5号峰可作为不同生长期毛菊苣药材质量的差异标志物。样品展开斑点和TLC-生物自显影说明花前期和开花期药材相比成熟期药材具有良好的抗氧化活性作用。结论利用建立的指纹图谱可为毛菊苣地上部位药材规范化种植以及质量评价提供实验依据。

关键词：毛菊苣指纹图谱秦皮乙素异槲皮苷 3 5-O-二咖啡酰奎宁酸化学模式识别生物自显影

基于异质图神经网络预训练的多标签文档分类研究

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计算机科学 2024年第1期51卷 143-149页

作者：吴家伟方全胡骏钱胜胜郑州大学河南先进技术研究院郑州450002 中科院自动化所模式识别国家重点实验室北京100190

多标签文档分类是一种将文档实例与相关标签相关联的技术,近年来受到越来越多研究者的关注。现有的多标签文档分类方法尝试探索文本之外的信息的融合,如文档元数据或标签结构。然而,这些方法要么简单地利用元数据的语义信息,要么没有考... 详细信息

多标签文档分类是一种将文档实例与相关标签相关联的技术,近年来受到越来越多研究者的关注。现有的多标签文档分类方法尝试探索文本之外的信息的融合,如文档元数据或标签结构。然而,这些方法要么简单地利用元数据的语义信息,要么没有考虑标签的长尾分布,因此忽略了文档及其元数据之间的高阶关系和标签的分布规律等信息,从而影响到多标签文档分类的准确性。因此,文中提出一种新的基于异质图神经网络预训练的多标签文档分类方法。该方法通过构造文档与其元数据的异质图,采用两种对比学习预训练方法捕获文档与其元数据之间的关系,并通过平衡标签长尾分布的损失函数来提高多标签文档分类的准确性。在基准数据集上的实验结果表明,所提方法的准确率比Transformer提高了8%,比BertXML提高了4.75%,比MATCH提高了1.3%。

关键词：多标签文档分类元数据异质图神经网络预训练长尾分布

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基于计算机视觉的工业金属表面缺陷检测综述

自动化学报 2024年第7期50卷 1261-1283页

作者：伍麟郝鸿宇宋友北京航空航天大学软件学院北京100191

针对平面及三维结构金属材料的工业表面缺陷检测,概述了视觉检测技术的基本原理和研究现状,并总结出视觉自动检测系统的关键技术包括光学成像技术、图像预处理技术与缺陷检测器.首先介绍了如何根据检测对象的光学特性选择合适的二维、... 详细信息

针对平面及三维结构金属材料的工业表面缺陷检测,概述了视觉检测技术的基本原理和研究现状,并总结出视觉自动检测系统的关键技术包括光学成像技术、图像预处理技术与缺陷检测器.首先介绍了如何根据检测对象的光学特性选择合适的二维、三维光学成像技术;其次介绍了图像降噪、特征提取、图像分割和拼接等预处理技术的重要作用;然后根据缺陷检测器的实现原理将其分为模板匹配、图像分类、图像语义分割、目标检测和图像异常检测五类,并对其中的经典算法进行了归纳分析.最后,探讨了工业场景下金属表面缺陷检测技术实施中的关键问题,并对该技术的发展趋势进行了展望.

关键词：表面缺陷检测计算机视觉金属表面缺陷自动化检测

SeChain:基于国密算法的RISC-V安全启动机制设计与实现

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计算机研究与发展 2024年第6期61卷 1458-1475页

作者：芮志清梅瑶陈振哲吴敬征凌祥罗天悦武延军智能软件研究中心(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100190 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191

开源RISC-V指令集为我国建立自主可控物联网生态提供了重大机遇.然而,物联网设备通常缺乏硬件加固措施,容易遭受物理级的固件篡改攻击,因此保障固件完整性以提高设备安全性至关重要.为此,已有基于安全启动技术的初步探索,但仍存在3个问... 详细信息

开源RISC-V指令集为我国建立自主可控物联网生态提供了重大机遇.然而,物联网设备通常缺乏硬件加固措施,容易遭受物理级的固件篡改攻击,因此保障固件完整性以提高设备安全性至关重要.为此,已有基于安全启动技术的初步探索,但仍存在3个问题:1)传统软件信任根难以保证物理级可靠性;2)主流硬件级安全启动技术被国际芯片厂商掌握,技术未公开且不支持国密算法,无法保证安全自主可控;3)已有基于RISC-V CPU的安全启动研究缺乏对上层固件的校验机制.为解决上述3个问题,首次设计并实现基于国密SM9算法的RISC-V安全启动机制——SeChain.具体而言:1)在RISC-V SoC内部增加了签名计算单元(signature calculation unit,SCU),实现密钥对生成与签名;2)增加了密钥验证单元(key verification unit,KVU),实现验证算法的片内执行及固件完整性验证;3)设计实现基于验证引导的多级安全启动机制,从不可篡改的硬件信任根出发,逐级完成引导程序的完整性校验.基于上述设计,SeChain实现了信任根的不可篡改和安全可信,构造了一个可信的安全启动链,基于国密SM9算法为设备的安全启动和可信执行提供可靠保障.为了验证SeChain的有效性、高效性和可靠性,基于VexRiscv CPU在FPGA硬件平台完成了SeChain仿真验证实验.实验结果表明,SeChain能够有效抵御各类固件篡改攻击,并能对抗信任根攻击,且平均额外时间开销不超过6.47 ***适用于资源受限的IoT设备,在满足安全可信启动的同时,能为国产RISC-V生态的安全自主可控提供有力保障.

关键词：可信计算物联网安全安全启动 SM9国密算法 RISC-V

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面向漏洞检测模型的强化学习式对抗攻击方法

软件学报 2024年第8期35卷 3647-3667页

作者：陈思然吴敬征凌祥罗天悦刘镓煜武延军中国科学院软件研究所智能软件研究中心北京100190 中国科学院大学北京100049 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190

基于深度学习的代码漏洞检测模型因其检测效率高和精度准的优势,逐步成为检测软件漏洞的重要方法,并在代码托管平台GitHub的代码审计服务中发挥重要作用.然而,深度神经网络已被证明容易受到对抗攻击的干扰,这导致基于深度学习的漏洞检... 详细信息

基于深度学习的代码漏洞检测模型因其检测效率高和精度准的优势,逐步成为检测软件漏洞的重要方法,并在代码托管平台GitHub的代码审计服务中发挥重要作用.然而,深度神经网络已被证明容易受到对抗攻击的干扰,这导致基于深度学习的漏洞检测模型存在遭受攻击、降低检测准确率的风险.因此,构建针对漏洞检测模型的对抗攻击不仅可以发掘此类模型的安全缺陷,而且有助于评估模型的鲁棒性,进而通过相应的方法提升模型性能.但现有的面向漏洞检测模型的对抗攻击方法依赖于通用的代码转换工具,并未提出针对性的代码扰动操作和决策算法,因此难以生成有效的对抗样本,且对抗样本的合法性依赖于人工检查.针对上述问题,提出了一种面向漏洞检测模型的强化学习式对抗攻击方法.该方法首先设计了一系列语义约束且漏洞保留的代码扰动操作作为扰动集合;其次,将具备漏洞的代码样本作为输入,利用强化学习模型选取具体的扰动操作序列;最后,根据代码样本的语法树节点类型寻找扰动的潜在位置,进行代码转换,从而生成对抗样本.基于SARD和NVD构建了两个实验数据集,共14278个代码样本,并以此训练了4个具备不同特点的漏洞检测模型作为攻击目标.针对每个目标模型,训练了一个强化学习网络进行对抗攻击.结果显示,该攻击方法导致模型的召回率降低了74.34%,攻击成功率达到96.71%,相较基线方法,攻击成功率平均提升了68.76%.实验证明了当前的漏洞检测模型存在被攻击的风险,需要进一步研究提升模型的鲁棒性.

关键词：对抗攻击漏洞检测强化学习代码转换

基于无监督学习的工业互联网时序数据事件检测

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计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2644-2651页

作者：崔博文卢北辰金涛王建民清华大学软件学院北京100084

为了在不依赖事件标签的前提下对时间序列数据进行事件检测,提出一种基于概率模型的无监督时间序列数据事件抽取算法,该算法在广义似然比(GLR)算法的基础上,通过预先筛选和分组投票的策略,使得算法的事件抽取效率与抽取结果的准确程度... 详细信息

为了在不依赖事件标签的前提下对时间序列数据进行事件检测,提出一种基于概率模型的无监督时间序列数据事件抽取算法,该算法在广义似然比(GLR)算法的基础上,通过预先筛选和分组投票的策略,使得算法的事件抽取效率与抽取结果的准确程度都得到了一定的提升。此外,还提出了一种基于分裂式层次聚类的时序数据聚类算法,该算法将自上而下的分裂式层次聚类与NME算法相结合,在自适应估计结果类簇数量的前提下达到了较高的准确度。

关键词：事件检测时间序列无监督学习过程挖掘

基于谱残差方法的工业互联网时间序列异常检测

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计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2672-2680页

作者：焦子南陈年金涛王建民清华大学软件学院北京100084

谱残差算法是一种针对图像显著性检测的算法,也可用于无监督时间序列的异常检测。从频域变换、平滑算法、去除季节性影响、阈值自适应调节等多个环节研究针对谱残差算法的改进,提出一种基于谱残差算法的多变量时间序列异常检测方法。实... 详细信息

谱残差算法是一种针对图像显著性检测的算法,也可用于无监督时间序列的异常检测。从频域变换、平滑算法、去除季节性影响、阈值自适应调节等多个环节研究针对谱残差算法的改进,提出一种基于谱残差算法的多变量时间序列异常检测方法。实验证明,所提出的改进可以提高异常检测的准确率,去除环境因素造成的季节性影响,且检测异常用时优于已有算法。另外,所提算法可以根据实际需要,自适应调节异常判定阈值。为了适应工业系统常出现的多变量时间序列数据,在谱残差算法的基础上结合用于处理多变量数据的独立成分分析算法,使算法适用于多变量时间序列。实验表明,谱残差算法与独立成分分析结合的算法能够应用于工业系统的异常自动检测,并且可以保证算法所需的准确性和实时性。

关键词：时间序列异常检测谱残差算法无监督算法独立成分分析

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微服务系统服务依赖发现技术综述

软件学报 2024年第1期35卷 118-135页

作者：张齐勋吴一凡杨勇贾统李影吴中海北京大学信息科学技术学院北京100871 北京大学软件与微电子学院北京102600 北京大学软件工程国家工程研究中心北京100871 北京大学人工智能研究院北京100871

微服务架构得到了广泛的部署与应用,提升了软件系统开发的效率,降低了系统更新与维护的成本,提高了系统的可扩展性.但微服务变更频繁、异构融合等特点使得微服务故障频发、其故障传播快且影响大,同时微服务间复杂的调用依赖关系或逻辑... 详细信息

微服务架构得到了广泛的部署与应用,提升了软件系统开发的效率,降低了系统更新与维护的成本,提高了系统的可扩展性.但微服务变更频繁、异构融合等特点使得微服务故障频发、其故障传播快且影响大,同时微服务间复杂的调用依赖关系或逻辑依赖关系又使得其故障难以被及时、准确地定位与诊断,对微服务架构系统的智能运维提出了挑战.服务依赖发现技术从系统运行时数据中识别并推断服务之间的调用依赖关系或逻辑依赖关系,构建服务依赖关系图,有助于在系统运行时及时、精准地发现与定位故障并诊断根因,也有利于如资源调度、变更管理等智能运维需求.首先就微服务系统中服务依赖发现问题进行分析,其次,从基于监控数据、系统日志数据、追踪数据等3类运行时数据的角度总结分析了服务依赖发现技术的技术现状;然后,以基于服务依赖关系图的故障根因定位、资源调度与变更管理等为例,讨论了服务依赖发现技术应用于智能运维的相关研究.最后,对服务依赖发现技术如何准确地发现调用依赖关系和逻辑依赖关系,如何利用服务依赖关系图进行变更治理进行了探讨并对未来的研究方向进行了展望.

关键词：服务依赖故障诊断微服务