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基于混合语义的切片级智能合约重入漏洞检测

计算机工程与应用 2025年第1期61卷 321-329页

作者：江姝晨牛保宁高彦太原理工大学计算机科学与技术学院山西晋中030600

针对现有基于深度学习的漏洞检测方法主要集中在源代码的单一表现形式上,无法完全捕获源代码中包含的丰富语义信息和结构信息,以及大多数方法基于函数粒度,检测样本存在大量与漏洞无关的冗余代码导致检测精度下降的问题,聚焦于智能合约... 详细信息

针对现有基于深度学习的漏洞检测方法主要集中在源代码的单一表现形式上,无法完全捕获源代码中包含的丰富语义信息和结构信息,以及大多数方法基于函数粒度,检测样本存在大量与漏洞无关的冗余代码导致检测精度下降的问题,聚焦于智能合约最严重的漏洞之一,即重入漏洞,提出一种基于混合语义的切片级智能合约重入漏洞检测方法SCHyVulDect。根据漏洞特征关键字对智能合约进行切片操作,获得合约切片;构建合约切片的代码图,通过图注意力网络(graph attention network,GAT)提取其深层语义信息。并使用双向长短期记忆网络(bidirectional long-short term memory,Bi-LSTM)和注意力机制,提取切片代码的上下文序列特征,将提取的图结构特征和序列特征进行融合,从而进行漏洞检测。实验结果表明,SCHyVulDect检测重入漏洞的精确率、召回率和F1值分别为96.36%、94.45%、91.70%,比现有的基于深度学习的智能合约漏洞检测方法的精确率提高13.03~18.00个百分点,具有较好的检测效果。

关键词：区块链智能合约漏洞检测图注意力网络混合语义

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结合多尺度信息和特征增强的息肉分割方法

新疆师范大学学报（自然科学版） 2025年第1期44卷 1-10页

作者：汪琴韵于瓅安徽理工大学计算机科学与工程系安徽淮南232001

计算机辅助诊断技术在结肠息肉图像分割中具有十分重要的作用。本研究针对结肠息肉分割存在的边缘检测分割比较复杂、息肉与正常组织对比度较低等问题,使用DeepLabv3+模型进行息肉分割并对其进行改进。该模型将残差网络作为主干网络进... 详细信息

计算机辅助诊断技术在结肠息肉图像分割中具有十分重要的作用。本研究针对结肠息肉分割存在的边缘检测分割比较复杂、息肉与正常组织对比度较低等问题,使用DeepLabv3+模型进行息肉分割并对其进行改进。该模型将残差网络作为主干网络进行特征信息提取,引入特征强化模块对低层次特征进行处理,并加入混合注意力机制对高层次特征进行关键信息的捕捉。得到改进模型在Kvasir-SEG与CVC-ClinicDB两个数据集上的mIoU为82.19%和90.40%.实验结果表明,改进的模型息肉分割效果优于初始DeepLabv3+模型,在息肉分割的精度以及边缘分割上有一定提升。

关键词： DeepLabv3+ 息肉分割混合注意力特征增强残差网络

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多线程半全局立体匹配工件内部检测方法

中国机械工程 2025年

作者：吴洪臣陈晓荣李柏杨上海理工大学光电信息与计算机工程学院

针对传统检测手段难以深入工件内部、检测效率低等问题，提出了一种基于多线程半全局立体匹配（Semi-Global Stereo Matching，SGBM）的工件内部检测方法。该方法首先采用张正友标定算法获取双目内窥镜相机内外参数，通过双目内窥镜采... 详细信息

针对传统检测手段难以深入工件内部、检测效率低等问题，提出了一种基于多线程半全局立体匹配（Semi-Global Stereo Matching，SGBM）的工件内部检测方法。该方法首先采用张正友标定算法获取双目内窥镜相机内外参数，通过双目内窥镜采集工件内部图像，并对采集图像进行畸变校正与极线校正；其次，利用区域叠加分割策略结合多线程技术改进SGBM算法，提高算法运行速度，获取视差图并转换为深度图，结合矫正后的采集图像生成三维彩色点云;利用双目视觉原理计算采集图像中各点在世界坐标系下的坐标，提出在系统自标定面积测量法，结合空间欧式距离计算实现对工件内部结构的三维测量。实验结果表明，所提出的方法在工件内部检测中取得了良好的效果，重建出的三维点云结构清晰，改进后的SGBM算法处理速度提高约30%，欧式距离测量相对误差小于3%，区域面积测量相对误差小于1.5%，满足工件内部检测需求。

关键词：双目视觉立体匹配三维重建工件测量

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安全高效的多用户室内指纹定位方案

西安电子科技大学学报 2025年

作者：乐燕芬雷若兰姚恒上海理工大学光电信息与计算机工程学院

通过公有云提供定位服务时，公有云的不可信使得用户的位置信息和服务器的位置资源可能被窃取，从而泄露用户的隐私。近年来提出了各种安全定位算法，用于实现用户的隐私保护。然而，目前已有的隐私保护定位方案不能有效保护服务器数据... 详细信息

通过公有云提供定位服务时，公有云的不可信使得用户的位置信息和服务器的位置资源可能被窃取，从而泄露用户的隐私。近年来提出了各种安全定位算法，用于实现用户的隐私保护。然而，目前已有的隐私保护定位方案不能有效保护服务器数据资源，且无法支持多用户场景。因此，提出一种基于访问控制安全高效的多用户指纹定位方案。该方案基于ASPE算法，设计了一种安全准确的相似度查找算法，可把用户快速定位到局部地图内；同时，设计了一种基于角色多项式函数的轻量级访问控制策略，能灵活设定地图的访问权限，防止恶意用户窃取地图资源，并可为用户提供不同层级的定位服务。安全性分析表明，对于不可信的云定位服务器，服务器的定位资源和用户的位置信息隐私是安全的。实验结果表明，所提方案在保护资源隐私和数据隐私的前提下，可实现对用户的快速局部定位和准确的位置估计。

关键词：指纹定位隐私保护访问控制局部定位

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基于可逆神经网络的小波域抗屏摄数字水印

上海理工大学学报 2025年

作者：程森茂郭玳豆栗风永韩彦芳秦川上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海电力大学计算机科学与技术学院

屏摄信道传输中的多媒体安全问题是数字水印研究领域中的一大难点。鉴于屏摄过程中光照度和采样失真较为严重，电子信道设计的水印方法并不适用于屏摄信道，提出了一种基于可逆神经网络的小波域抗屏摄水印方法解决“跨媒介鲁棒性”问题... 详细信息

屏摄信道传输中的多媒体安全问题是数字水印研究领域中的一大难点。鉴于屏摄过程中光照度和采样失真较为严重，电子信道设计的水印方法并不适用于屏摄信道，提出了一种基于可逆神经网络的小波域抗屏摄水印方法解决“跨媒介鲁棒性”问题。通过基于U-Net结构的预处理网络对水印信息和原始图像进行预编码生成残差图像；将该残差图像与原始图像进行离散小波变换并利用可逆神经网络实现在小波域的水印嵌入和提取；在模型训练过程中加入噪声池，以提升抵抗屏摄噪声攻击的鲁棒性。实验结果表明，通过所提方法生成的含水印图像具有更好的视觉质量，且在不同距离、角度和光照度的屏摄情况下均有着较高的水印信息提取准确率。

关键词：鲁棒水印屏幕拍摄可逆神经网络小波域

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基于前后景分割的图像情感分析

计算机工程与应用 2025年第1期61卷 206-213页

作者：高玮军刘书君孙子博兰州理工大学计算机与通信学院兰州730000

图像是生活中重要的信息源之一,对其所表达的内容进行细节分析,可以更充分地利用信息资源。随着信息化的快速发展,针对图像模态开展情感分析工作已成为目前研究的一大热点。图像情感分析的主要环节依次为:情感特征提取、情感空间的选择... 详细信息

图像是生活中重要的信息源之一,对其所表达的内容进行细节分析,可以更充分地利用信息资源。随着信息化的快速发展,针对图像模态开展情感分析工作已成为目前研究的一大热点。图像情感分析的主要环节依次为:情感特征提取、情感空间的选择、特征融合和情感识别分类。现有的大部分图像情感分析工作以图像整体为单位进行输入,未能充分发挥图像中局部特征的情感作用。如果不能对图像的全局特征和局部特征作出区分,当图像出现清晰度不高、背景噪声较多等问题时,图像的全局特征就会变得较为敏感,特征提取和识别工作将会受到严重干扰,对情感分析的准确性产生一定影响。针对目前图像情感分析存在的不足,提出一种基于前后景分割的图像情感分析方法。该方法以YOLOv5为框架,引入ConvNeXt模块和AFF模块,分别进行特征提取和注意力融合。实验结果表明,与目前比较流行的几种图像情感分析方法相比,该方法对于包含更多情感信息和语义信息的场景更为适用,性能也有所提升。

关键词：图像情感分析前后景分割特征融合 YOLOv5 局部特征全局特征

小数据集上基于语义的局部注意视觉Transformer方法

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计算机应用研究 2025年第1期42卷 314-320页

作者：冯欣王俊杰钟声方婷婷重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 西南大学人工智能学院重庆400715

在小数据集上从零开始训练时,视觉Transformer无法与同规模的卷积神经网络媲美。基于图像的局部注意力方法,可以显著提高ViT的数据效率,但是会丢失距离较远但相关的补丁之间的信息。为了解决上述问题,提出一种双向并行局部注意力视觉Tra... 详细信息

在小数据集上从零开始训练时,视觉Transformer无法与同规模的卷积神经网络媲美。基于图像的局部注意力方法,可以显著提高ViT的数据效率,但是会丢失距离较远但相关的补丁之间的信息。为了解决上述问题,提出一种双向并行局部注意力视觉Transformer的方法。该方法首先在特征层面上对补丁进行分组,在组内执行局部注意力,以利用特征空间中补丁之间的关系弥补信息丢失。其次,为了有效融合补丁之间的信息,将基于语义的局部注意力和基于图像的局部注意力并行结合起来,通过双向自适应学习来增强ViT模型在小数据上的性能。实验结果表明,该方法在计算量为15.2 GFLOPs和参数量为57.2 M的情况下,分别在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上实现了97.93%和85.80%的准确性。相比于其他方法,双向并行局部注意力视觉Transformer在增强局部引导能力的同时,保持了局部注意力所需属性的有效性。

关键词：深度学习图像分类 Transformer 局部注意力基于语义的局部注意

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基于不确定性量化与对比校准的图像描述

天津理工大学学报 2025年

作者：宋彩霞张飞飞天津理工大学计算机科学与工程学院

在图像描述中，数据的固有缺陷以及语料库中存在的统计偏差会导致生成的描述与图像内容不匹配，产生幻觉问题。为解决此问题，本文提出了一种基于不确定性量化与对比校准的图像描述生成方法，对数据中的不确定性信息进行量化补充的同时... 详细信息

在图像描述中，数据的固有缺陷以及语料库中存在的统计偏差会导致生成的描述与图像内容不匹配，产生幻觉问题。为解决此问题，本文提出了一种基于不确定性量化与对比校准的图像描述生成方法，对数据中的不确定性信息进行量化补充的同时校准输出句子的概率分布。本文将网格特征和原型特征作为视觉信息源，以双信息流提取视觉特征，使用原型特征对缺陷数据中的不确定性信息进行量化补充；其次，在解码阶段，引入句子对比解码模块，通过对比原始视觉的输出和扭曲视觉的输出，对输出概率分布进行校准，抵消由于数据语料库虚假相关性造成的统计偏差。在MS COCO数据集上的大量实验证明，该方法进一步提升了图像描述的性能并有效地缓解了该任务中的幻觉问题。

关键词：图像描述句子生成原型幻觉解码

ERNIE和序列标注结合的中文文本检错纠错

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天津理工大学学报 2025年第1期41卷 83-89页

作者：左壮壮王法玉陈洪涛天津理工大学计算机科学与工程学院

针对中文文本检错纠错研究任务，提出了基于知识增强的自然语言表示模型(enhanced representation through knowledge integration, ERNIE)与序列标注结合的中文文本检错纠错模型。该模型由检错和纠错两部分组成，检错阶段ERNIE使用全... 详细信息

针对中文文本检错纠错研究任务，提出了基于知识增强的自然语言表示模型(enhanced representation through knowledge integration, ERNIE)与序列标注结合的中文文本检错纠错模型。该模型由检错和纠错两部分组成，检错阶段ERNIE使用全局注意力机制进行词向量编码输入到BiLSTM-CRF序列标注模型中，双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)提取上下文的信息进行拼接生成双向的词向量，再通过条件随机场(conditional random field, CRF)计算联合概率增加对邻近词标签的依赖性优化整个序列，从而解决标注偏置等问题给出的错误标注。纠错阶段根据检错模型输出的结果采用不同策略分类纠错，将标注为错字、缺字的错误使用ERNIE掩码语言模型和混淆集匹配进行预测，对多字、乱序错误直接纠正。实验结果表明，引入序列标注根据错误类型进行分类纠错有效提升了纠错率，在SIGHAN数据集上测试F1达到了81.8%。

关键词：中文文本检错纠错基于知识增强的自然语言表示模型序列标注双向长短期记忆网络条件随机场多策略纠错