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基于虚拟机自省的Linux恶意软件检测方案

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信息网络安全 2024年第5期24卷 657-666页

作者：文伟平张世琛王晗时林北京大学软件与微电子学院北京100871

随着物联网和云计算技术的快速发展,Linux恶意软件的数量和种类急剧增加,因此如何有效检测Linux恶意软件成为安全领域的重要研究方向之一。为了解决这一问题,文章提出一种基于虚拟机自省的Linux恶意软件检测方案。该方案利用虚拟机自省... 详细信息

随着物联网和云计算技术的快速发展,Linux恶意软件的数量和种类急剧增加,因此如何有效检测Linux恶意软件成为安全领域的重要研究方向之一。为了解决这一问题,文章提出一种基于虚拟机自省的Linux恶意软件检测方案。该方案利用虚拟机自省技术在沙箱外部安全获取内部运行状态,在实现全方位监控的同时,规避了恶意软件的反动态分析问题。与其他沙箱监控方案相比,文章所提方案增加了恶意软件在沙箱中的恶意行为表现的数量。针对特征之间的时序性,采用时序处理模型对沙箱获取的特征信息进行建模和训练,旨在判断Linux应用是否属于恶意软件。文章使用了3种神经网络,包括循环神经网络、长短期记忆网络和门控循环单元网络。实验结果表明,长短期记忆网络在该应用场景下检测效果更好,准确率达98.02%,同时具有较高的召回率,将虚拟机自省技术与神经网络模型结合应用于恶意软件检测,既能在虚拟机外部监控虚拟机内部,又考虑特征之间的时序性。

关键词：恶意软件检测虚拟机自省深度神经网络 Linux沙箱

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基于知识图谱的家政服务课程推荐融合模型

计算机科学 2024年第2期51卷 47-54页

作者：邹莼玲朱郑州北京大学软件与微电子学院北京102600

针对家政服务从业人员对家政服务课程在线学习需求的增加,而现有的家政服务课程在线学习网站存在资源较少、课程不够系统化和不具有课程推荐功能等状况,使得家政服务相关从业人员的在线学习门槛变高。通过分析现有的家政服务课程在线学... 详细信息

针对家政服务从业人员对家政服务课程在线学习需求的增加,而现有的家政服务课程在线学习网站存在资源较少、课程不够系统化和不具有课程推荐功能等状况,使得家政服务相关从业人员的在线学习门槛变高。通过分析现有的家政服务课程在线学习网站,提出构建家政服务课程知识图谱,并将家政服务课程知识图谱与推荐算法进行融合,设计了一种融合深度学习技术的规则与水波偏好传播相结合的R-RippleNet家政服务课程推荐模型。R-RippleNet模型的使用对象包括老学员和新学员,老学员部分是基于水波偏好传播模型进行课程推荐,新学员部分则基于规则模型进行课程推荐。实验结果表明,老学员使用R-RippleNet模型的AUC值为95%,ACC值为89%,F1值为89%,新学员使用R-RippleNet模型的总体精确率均值为77%,NDCG均值为93%。

关键词：融合模型知识图谱家政服务课程推荐图数据库

循环分层解耦卷积和最大滤波的三维脑肿瘤图像分割

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第3期57卷 223-233页

作者：李锵李瑞璇刘恒忻关欣 Mohammed Jajere Adamu 天津大学微电子学院天津300072

由于脑肿瘤的大小和形状呈不规则状态,从三维磁共振图像中自动分割脑肿瘤是一项具有挑战性的任务.而目前的方法存在两个问题:基于3D建模的方法参数量较大难以训练而且全局或远距离上、下文信息的关联性不足;模型忽略局部区域细节特征使... 详细信息

由于脑肿瘤的大小和形状呈不规则状态,从三维磁共振图像中自动分割脑肿瘤是一项具有挑战性的任务.而目前的方法存在两个问题:基于3D建模的方法参数量较大难以训练而且全局或远距离上、下文信息的关联性不足;模型忽略局部区域细节特征使得分割结果边界模糊.为解决上述问题,本文提出了循环分层解耦卷积和最大滤波(recurrent hierarchical-decoupled convolution and maximum filtering,RHMF)的轻量网络实现三维脑肿瘤图像分割.该网络在特征提取阶段提出循环分层解耦卷积取代标准卷积,减少参数利用多时域的反馈信息建立全局上、下文信息关联.引入改进的多尺度策略对不同尺度下的多层次特征进行提取融合,提高网络的目标识别能力.在定位阶段做局部域细节处理,提出了最大滤波模块激活目标区域像素实现特征图的像素级定位,增强目标区域像素与其他区域像素的区别,进一步细化分割,解决边界模糊问题.在BraTS2020数据集上的实验结果表明,RHMF-Net在增强肿瘤区、整体肿瘤区和核心肿瘤区的平均Dice系数值分别为77.23%、90.01%和83.10%,参数量为0.42×106.

关键词：脑肿瘤分割循环卷积轻量级注意力机制多尺度

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用于胸片分类的自校正特征融合金字塔网络

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第5期57卷 511-520页

作者：宫霄霖程琦李锵天津大学微电子学院天津300072

胸部疾病的病灶区域面积差异较大,易受健康部位的影响,难以定位,并且用于诊断疾病的X射线胸片样本数据分布不平衡,导致胸部疾病分类网络的分类准确度较低.针对胸部疾病分类任务中仍然存在的问题和挑战,本文提出了一种自校正特征融合金... 详细信息

胸部疾病的病灶区域面积差异较大,易受健康部位的影响,难以定位,并且用于诊断疾病的X射线胸片样本数据分布不平衡,导致胸部疾病分类网络的分类准确度较低.针对胸部疾病分类任务中仍然存在的问题和挑战,本文提出了一种自校正特征融合金字塔网络.该网络使用自校正卷积增强疾病部位在特征图上以及通道之间的位置联系,在不引入额外参数量的条件下增大了卷积的感受野,避免无病区域的信息干扰;然后通过特征融合金字塔网络整合多尺度图像特征信息,在获取高分辨率特征图的同时,能够准确地定位病变区域,可以更好地识别不同尺度疾病的特征,在多标签分类任务上具有独特的优势;同时引入频率通道注意力机制强化网络对疾病特征的提取能力,在上采样和特征融合变换之前,减少全局平均池化过程中造成的特征丢失;最后提出一种轮次焦点损失函数区分不同种类胸部疾病的训练程度,根据分类难易程度区分样本,并在不同的训练轮次调整权重,以解决胸部疾病样本分布不平衡问题.在ChestX-ray14数据集上的平均AUC值可达0.853,在CheXpert数据集上的平均AUC值可达0.903,超过了近年来较为先进的网络模型.实验结果表明,该网络与传统的胸部疾病分类网络相比能有效地提高胸部疾病的分类精度,并且具有较强的泛化能力.

关键词：胸部疾病自校正卷积特征融合金字塔网络频率通道注意力轮次焦点损失函数

面向青花瓷碎片图像的U-Net++拼接网络

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 379-387页

作者：张海波寇姣姣杨兴海琳琦周明全耿国华西北大学信息科学与技术学院西安710127 北京师范大学信息科学与技术学院北京100875

针对现有图像拼接方法存在拼接处伪影以及非重叠区域内容失真,导致较低的准确性和鲁棒性的问题,提出一种基于U-Net++消除伪影的青花瓷碎片图像拼接方法.首先估计待拼接图像单应性矩阵;然后将单应性矩阵应用于结构拼接阶段,得到图像粗拼... 详细信息

针对现有图像拼接方法存在拼接处伪影以及非重叠区域内容失真,导致较低的准确性和鲁棒性的问题,提出一种基于U-Net++消除伪影的青花瓷碎片图像拼接方法.首先估计待拼接图像单应性矩阵;然后将单应性矩阵应用于结构拼接阶段,得到图像粗拼接结果;最后以图像粗拼接结果作为先验信息,在内容校正阶段改进现有的U-Net,利用U-Net++细化粗拼接结果,得到最终图像精确拼接.以青花瓷碎片图像数据集与相关经典方法进行实验的结果表明,在3个评价指标中,所提方法的峰值信噪比提高约13%,均方根误差降低约33%,均方误差降低57%左右;该方法具有较小的误差比,不仅能够提高图像拼接质量,而且表现出较好的鲁棒性.

关键词：图像拼接 U-Net++ 单应性矩阵估计内容校正青花瓷碎片

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深度学习与力学建模融合的骨力学性能研究

力学学报 2024年第7期56卷 1876-1891页

作者：严子铭胡元裕李想柳占立田耘庄茁清华大学航天航空学院工程力学系北京100084 北京大学第三医院骨科北京100191 海南师范大学信息科学技术学院海口571158

骨缺损是骨科临床常见且复杂的疾患,根据患者体内缺损区骨组织力学性能,设计生物力学性能匹配的个性化骨假体,有望提升临床骨缺损诊疗的水平.然而,当前的个性化骨缺损诊疗,在体内骨组织微观结构分析、非均质各向异性力学行为表征和建模... 详细信息

骨缺损是骨科临床常见且复杂的疾患,根据患者体内缺损区骨组织力学性能,设计生物力学性能匹配的个性化骨假体,有望提升临床骨缺损诊疗的水平.然而,当前的个性化骨缺损诊疗,在体内骨组织微观结构分析、非均质各向异性力学行为表征和建模等方面存在诸多问题,难以实现生物力学性能的适配,导致骨重建效果不佳.针对上述问题,提出了一种融合数据驱动与力学建模的骨缺损重建方法,以实现临床条件下骨组织力学性能的准确表征.首先,以羊股骨远端为对象,提出了基于临床CT影像的多神经网络模型,通过建立低分辨率临床CT下的宏观骨密度分布与micro-CT下松质骨微结构形态特征的映射关系,能够直接通过临床CT对体内骨组织非均匀骨密度分布和结构张量等组织形态学参数进行准确预测.其次,建立了基于非均匀骨密度和结构张量的松质骨各向异性本构模型和实验表征方法.通过贝叶斯反演识别本构模型参数,修正了实验中由于材料主方向与加载方向偏离引入的系统误差.实验结果验证了所建立本构模型与参数反演方法的准确性,并揭示了不同部位松质骨力学行为与微结构生长方向的关系.文章通过深度学习与力学建模融合的骨力学性能研究,解决了临床医学影像下松质骨微观结构分析的难题,为个性化骨假体的设计奠定了基础.

关键词：临床医学影像深度学习松质骨非均质各向异性本构

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基于业务流程的认知图谱

计算机应用 2024年第6期44卷 1699-1705页

作者：刘耀李雨萌宋苗苗中国科学技术信息研究所信息技术支持中心北京100038 北京大学软件与微电子学院北京102600

针对目前软件项目开发过程中无法充分利用已有业务资源,进而导致开发效率低、能力弱等问题,通过研究业务资源之间的关联,提出一种基于业务流程的认知图谱。首先,通过正式文档抽取业务知识,提出建立知识层级的方法并修正;其次,通过代码... 详细信息

针对目前软件项目开发过程中无法充分利用已有业务资源,进而导致开发效率低、能力弱等问题,通过研究业务资源之间的关联,提出一种基于业务流程的认知图谱。首先,通过正式文档抽取业务知识,提出建立知识层级的方法并修正;其次,通过代码特征挖掘与代码实体相似度判断构建代码网络表示模型;最后,利用实际业务数据进行实验验证,并与向量空间模型(VSM)、多样化排序和深度学习等方法进行对比。最终构建的基于业务流程的认知图谱在代码检索方面优于目前基于文本匹配的方法和深度学习算法,分别在前5准确率(precision@5)、平均精度均值(mAP)、归一化折扣增益值(?-NDCG)这3项指标上高过多样化排序的代码检索方法4.30、0.38和2.74个百分点,有效解决了潜在业务词汇识别、业务认知推理表示等多个问题,提升了代码检索效果与业务资源利用率。

关键词：认知图谱业务知识网络表示模型自然语言处理软件开发过程

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基于近似计算技术的多级逻辑电路面积优化

北京航空航天大学学报 2024年第9期50卷 2893-2901页

作者：赵维凯王伦耀岑旭梦夏银水储飞宁波大学信息科学与工程学院宁波315211 宁波大学科学技术学院信息工程学院宁波315300

针对现有多级逻辑近似优化算法在大型电路优化时无法较好兼顾优化效果与算法速度的问题,提出一种基于常量替换的多级逻辑电路面积优化算法。该算法通过在与非图(AIG)中引入节点输出距离、常量传输距离等参数,并结合提出的多扇出节点常... 详细信息

针对现有多级逻辑近似优化算法在大型电路优化时无法较好兼顾优化效果与算法速度的问题,提出一种基于常量替换的多级逻辑电路面积优化算法。该算法通过在与非图(AIG)中引入节点输出距离、常量传输距离等参数,并结合提出的多扇出节点常量替换过程中错误率控制方法,在全局范围内提取合适替换的候选节点集和每个候选节点输出的常量替换值;同时,通过根据电路规模选取不同的错误率计算方法等策略,实现了错误率约束下的多级逻辑电路面积近似优化并使算法速度得到提高。所提算法用C语言和ABC内置命令编程实现,使用EPFL及MCNC电路进行测试。实验结果表明:所提算法与已提出的常量替换方法相比,面积优化效果提升48.77%;相较于近似关心集重代换的近似逻辑综合(ALSRAC)优化算法,所提算法在面积优化和运算时间上分别有1.28%和60.91%的提升。

关键词：多级电路近似计算误差约束常量替换逻辑优化

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基于历史缺陷信息检索的语句级软件缺陷定位方法

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软件学报 2024年第10期35卷 4642-4661页

作者：岳雷崔展齐陈翔王荣存李莉北京信息科技大学计算机学院南通大学信息科学技术学院中国矿业大学计算机科学与技术学院

软件在开发和维护过程中会产生大量缺陷报告,可为开发人员定位缺陷提供帮助.基于信息检索的缺陷定位方法通过分析缺陷报告内容和源码文件的相似度来定位缺陷所在位置,已在文件、函数等粗粒度级别上取得了较为精确的定位效果,但由于其定... 详细信息

软件在开发和维护过程中会产生大量缺陷报告,可为开发人员定位缺陷提供帮助.基于信息检索的缺陷定位方法通过分析缺陷报告内容和源码文件的相似度来定位缺陷所在位置,已在文件、函数等粗粒度级别上取得了较为精确的定位效果,但由于其定位粒度较粗,仍需要耗费大量人力和时间成本检查可疑文件和函数片段.为此,提出一种基于历史缺陷信息检索的语句级软件缺陷定位方法 STMTLocator,首先检索出与被测程序缺陷报告相似度较高的历史缺陷报告,并提取其中的历史缺陷语句;然后根据被测程序源码文件与缺陷报告的文本相似度检索可疑文件,并提取其中的可疑语句;最后计算可疑语句与历史缺陷语句的相似度,并进行降序排列,以定位缺陷语句.为评估STMTLocator的缺陷定位性能,使用Top@N、MRR等评价指标在基于Defects4J和JIRA构建的数据集上进行对比实验.实验结果表明,相比静态缺陷定位方法 BugLocator, STMTLocator在MRR指标上提升近4倍,在Top@1指标上多定位到7条缺陷语句;相比动态缺陷定位方法 Metallaxis和DStar, STMTLocator完成一个版本缺陷定位平均消耗的时间减少98.37%和63.41%,且具有不需要设计和执行测试用例的显著优势.

关键词：软件调试缺陷定位信息检索缺陷报告

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