检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

开源软件漏洞感知技术综述

软件学报 2024年第1期35卷 19-37页

作者：詹奇潘圣益胡星鲍凌峰夏鑫浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310027 浙江大学软件学院浙江宁波315048 华为技术有限公司软件工程应用技术实验室浙江杭州310053

随着现代软件规模不断扩大,软件漏洞给计算机系统和软件的安全运行、可靠性造成了极大的威胁,进而给人们的生产生活造成巨大的损失.近年来,随着开源软件的广泛使用,其安全问题受到广泛关注.漏洞感知技术可以有效地帮助开源软件用户在漏... 详细信息

随着现代软件规模不断扩大,软件漏洞给计算机系统和软件的安全运行、可靠性造成了极大的威胁,进而给人们的生产生活造成巨大的损失.近年来,随着开源软件的广泛使用,其安全问题受到广泛关注.漏洞感知技术可以有效地帮助开源软件用户在漏洞纰漏之前提前感知到漏洞的存在,从而进行有效防御.与传统软件的漏洞检测不同,开源漏洞的透明性和协同性给开源软件的漏洞感知带来巨大的挑战.因此,有许多学者和从业人员提出多种技术,从代码和开源社区中感知开源软件中潜在的漏洞和风险,以尽早发现开源软件中的漏洞从而降低漏洞所带来的损失.为了促进开源软件漏洞感知技术的发展,对已有研究成果进行系统的梳理、总结和点评.选取45篇开源漏洞感知技术的高水平论文,将其分为3大类:基于代码的漏洞感知技术、基于开源社区讨论的漏洞感知技术和基于软件补丁的漏洞感知技术,并对其进行系统地梳理、归纳和总结.值得注意的是,根据近几年最新研究的总结,首次提出基于开源软件漏洞生命周期的感知技术分类,对已有的漏洞感知技术分类进行补充和完善.最后,探索该领域的挑战,并对未来研究的方向进行展望.

关键词：开源软件漏洞感知软件安全

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向边缘部署场景的轻量神经网络修复算法

计算机学报 2024年第6期47卷 1413-1430页

作者：方毓楚李文中曾曜郑阳胡靖陆桑璐南京大学计算机科学与技术系南京210023 华为技术有限公司可信理论技术与工程实验室广东深圳518129

随着深度学习技术的不断进步,神经网络在各领域得到广泛应用,特别是在边缘计算环境中,例如智能交通和新型电网等典型场景.然而,神经网络的可靠性问题限制了其在真实世界的广泛应用.在复杂的边缘环境中,预训练模型往往因未涵盖所有可能... 详细信息

随着深度学习技术的不断进步,神经网络在各领域得到广泛应用,特别是在边缘计算环境中,例如智能交通和新型电网等典型场景.然而,神经网络的可靠性问题限制了其在真实世界的广泛应用.在复杂的边缘环境中,预训练模型往往因未涵盖所有可能的边缘情况而性能下降.因此,针对部署中的神经网络进行高效修复成为一个关键的研究课题.传统修复方法通常涉及整个模型的重新训练,这在边缘场景中具有诸多局限性.首先,不同地理区域的设备可能面临独特的自然噪声,使得统一模型难以适应所有环境.其次,深度神经网络的大规模参数使得其训练和部署时资源消耗巨大,且更新期间的服务中断将降低系统的可用性.为解决这些问题,本文提出了一种轻量级的补丁式神经网络修复算法.该算法通过引入个性化的补丁来增强神经网络对不同边缘环境中自然噪声和边角案例的鲁棒性.具体的,在故障定位阶段,类比于程序插桩中通过注入代码以检测、改进和分析软件行为,本文提出了神经网络插桩技术.通过将模型探针插桩进神经网络,观测其内部运行情况,实现了对错误样本的故障定位.在故障修复时,通过插入无监督搜索得到的神经网络补丁来纠正原始神经网络的输出.此外,本文提出了故障预测模块以提前预测潜在的错误输出,从而仅在必要时激活补丁.在基于2个数据集、15种噪声以及4个神经网络模型的实验中,与现有修复算法相比,本文方法在修复性能上取得了 6.64%至20.00%的提升.同时,本文方法所需的训练样本量减少了超过90%,而所需更新的参数量最高减少了 91.94%.这种有效且轻量的特性为解决边缘计算环境中神经网络的可靠性问题提供了有效途径.

关键词：神经网络修复深度边缘计算故障定位故障预测神经网络补丁

考虑线路能力协调利用的车流径路与配空组织优化模型

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

铁道科学与工程学报 2024年第5期21卷 1783-1792页

作者：李光晔何世伟迟居尚王攸妙吴艺迪北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

为提高铁路整体通过能力,均衡利用路网中各线路,应对愈发波动的运输市场,开展考虑线路能力协调利用的重空车流协调优化模型研究。首先,对线路能力协调利用的实现机理进行研究,在考虑流平衡约束、配空约束、线路能力约束基础上,增加考虑... 详细信息

为提高铁路整体通过能力,均衡利用路网中各线路,应对愈发波动的运输市场,开展考虑线路能力协调利用的重空车流协调优化模型研究。首先,对线路能力协调利用的实现机理进行研究,在考虑流平衡约束、配空约束、线路能力约束基础上,增加考虑铁路线路能力协调利用约束,同时在优化目标中增加紧张线路的使用成本,构建考虑线路能力协调利用的重空车流组织优化模型,以实现在优化车流径路与空车调配方案的同时兼顾铁路线路的协调利用。其次,在此基础上设计拉格朗日松弛算法,对线路能力约束与能力协调性约束松弛,将原问题分解为车流径路子问题、空车调配子问题和虚拟车流量子问题,进而降低了问题求解难度。再次,通过5组算例对算法的有效性进行验证,案例结果说明,设计的拉格朗日松弛算法在求解大规模算例时效率优于商业求解软件Gurobi。最后,设计了包含36个车站56条线路的实际案例,算法求解耗时4757.7 s,运输组织综合成本为29535803元,通过对求解结果分析,与传统优化模型相比该模型优化结果在运输成本仅增加1.56%的前提下能力紧张的线路数量由17条缩减至12条,降低了29.4%,同时空车调配符合就近配空的原则。研究结果表明,该模型可以有效缓解铁路能力紧张情况,促进铁路线路能力的协调利用。

关键词：铁路能力协调性车流径路空车调配拉格朗日松弛算法

考虑Pareto最优的列车运行图与维修天窗协调优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

铁道科学与工程学报 2024年第3期21卷 949-958页

作者：张哲铭何世伟李光晔赵子琪王攸妙周汉北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

列车运行图与维修天窗之间的冲突始终无法避免,且维修天窗开设时间的长短显著影响列车总运行时间。针对此问题,综合考虑维修天窗对列车运行造成的限速约束、车站到发线数量约束等,建立列车总运行时间最小,以及维修天窗实际开设时长与理... 详细信息

列车运行图与维修天窗之间的冲突始终无法避免,且维修天窗开设时间的长短显著影响列车总运行时间。针对此问题,综合考虑维修天窗对列车运行造成的限速约束、车站到发线数量约束等,建立列车总运行时间最小,以及维修天窗实际开设时长与理想时长总偏差最小的双目标混合整数规划模型;对困难约束设置中间辅助变量将模型线性化以提高求解效率,并设计约束转换算法求解双目标模型的Pareto最优;微观化处理铁路线,将站内资源和站间资源细化为一系列行车资源单元,得到更加符合实际旅客运输需求的运行图。以某地区铁路线夜间开行列车及维修天窗开设计划为研究背景,调用商业软件求解双目标函数模型的Pareto最优,并对双目标模型的最小支配解和最优支配解进行对比分析;针对最优支配解下的列车进入、离开行车资源单元的时间、停站作业时间及维修天窗的开始时间及开设时长,绘制列车运行图。求解结果表明:模型在满足维修天窗最小开设时长的同时,能够兼顾列车运行总时间最小和维修天窗开设时长更充裕。基于最优支配解绘制的列车运行图表明:微观路网下的列车运行时刻表优化结果更符合实际旅客运输生产作业需要。研究结果可为铁路运营管理部门进一步优化列车运行图编制与维修天窗开设提供参考。

关键词：铁路运输列车运行图维修天窗到发线数量约束转换算法 Pareto最优

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向边缘部署场景的轻量神经网络修复算法

计算机学报 2024年

作者：方毓楚李文中曾曜郑阳胡崝陆桑璐南京大学计算机科学与技术系华为技术有限公司可信理论技术与工程实验室

随着深度学习技术的不断进步，神经网络在各领域得到广泛应用，特别是在边缘计算环境中，例如智能交通和新型电网等典型场景.然而，神经网络的可靠性问题限制了其在真实世界的广泛应用.在复杂的边缘环境中，预训练模型往往因未涵盖所有... 详细信息

随着深度学习技术的不断进步，神经网络在各领域得到广泛应用，特别是在边缘计算环境中，例如智能交通和新型电网等典型场景.然而，神经网络的可靠性问题限制了其在真实世界的广泛应用.在复杂的边缘环境中，预训练模型往往因未涵盖所有可能的边缘情况而性能下降.因此，针对部署中的神经网络进行高效修复成为一个关键的研究课题.传统修复方法通常涉及整个模型的重新训练，这在边缘场景中具有诸多局限性.首先，不同地理区域的设备可能面临独特的自然噪音，使得统一模型难以适应所有环境.其次，深度神经网络的大规模参数使得其训练和部署时资源消耗巨大，且更新期间的服务中断将降低系统的可用性.为解决这些问题，本文提出了一种轻量级的补丁式神经网络修复算法.该算法通过引入个性化的补丁来增强神经网络对不同边缘环境中自然噪音和边角案例的鲁棒性.具体的，在故障定位阶段，类比于程序插桩中通过注入代码以检测、改进和分析软件行为，本文提出了神经网络插桩技术.通过将模型探针插桩进神经网络，观测其内部运行情况，实现了对错误样本的故障定位.在故障修复时，通过插入无监督搜索得到的神经网络补丁来纠正原始神经网络的输出.此外，本文提出了故障预测模块以提前预测潜在的错误输出，从而仅在必要时激活补丁.在基于2个数据集、15种噪音以及4个神经网络模型的实验中，与现有修复算法相比，本文方法在修复性能上取得了6.64%至20.00%的提升.同时，本文方法所需的训练样本量减少了超过90%，而所需更新的参数量最高减少了91.94%.这种有效且轻量的特性为解决边缘计算环境中神经网络的可靠性问题提供了有效途径.

关键词：神经网络修复深度边缘计算故障定位故障预测神经网络补丁

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

铁路网车流分配问题研究综述

交通运输工程与信息学报 2024年第1期22卷 206-219页

作者：薛锋周琳刘泳博西南交通大学交通运输与物流学院成都611756 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756 浙江同花顺智富软件有限公司杭州310023

铁路网车流分配是铁路运输组织中的热点研究问题,也是铁路运营管理层面的重要研究内容。本文分析了铁路网车流分配优化问题的内涵及特点,并从模型构建及算法设计两个方面对国内外相关研究现状及研究特点进行了综述。在模型构建方面,按... 详细信息

铁路网车流分配是铁路运输组织中的热点研究问题,也是铁路运营管理层面的重要研究内容。本文分析了铁路网车流分配优化问题的内涵及特点,并从模型构建及算法设计两个方面对国内外相关研究现状及研究特点进行了综述。在模型构建方面,按照决策变量、优化目标和约束条件三个角度对既有研究进行分类,并指出决策变量主要依据点-弧模型和弧-路模型两种基本车流分配模型设置,其中弧-路模型的决策变量相对更少,在大规模车流分配模型中更为适用;优化目标通常选择广义费用中的一种或多种,并兼顾运输效益与点线能力协调进行设置;在约束条件的考虑上,大部分模型以传统约束条件为主,根据不同运输需求设置约束条件。在算法设计方面,分析发现启发式算法成为求解大规模路网问题的主要手段,而基于模型松弛和模型分解的精确算法以及基于模型修改的算法也逐步得到了广泛应用。在归纳分析既有研究特点的基础上,结合铁路货物运输内外部发展环境的变化,进一步展望了车流分配在模型建立、算法求解和创新方面的研究趋势,可为铁路车流分配研究提供一定参考。

关键词：铁路运输车流分配研究综述数学模型求解算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

川西北高原区植被覆盖变化及驱动力

水土保持研究 2024年第1期31卷 363-372页

作者：姚昆何磊白琳罗涵西昌学院资源与环境学院四川西昌615000 成都信息工程大学软件工程学院成都610225 四川省信息化应用支撑软件工程技术研究中心成都610225

[目的]了解川西北高原区植被覆盖变化规律及驱动力,为区域植被保护与恢复建设提供理论参考。[方法]以MODIS NDVI为基础数据,结合Sen氏趋势、Manna-Kendall检验及Hurst模型完成该地区近20年空间分布特征、趋势变化和未来可持续状态分析,... 详细信息

[目的]了解川西北高原区植被覆盖变化规律及驱动力,为区域植被保护与恢复建设提供理论参考。[方法]以MODIS NDVI为基础数据,结合Sen氏趋势、Manna-Kendall检验及Hurst模型完成该地区近20年空间分布特征、趋势变化和未来可持续状态分析,以地理探测器对其驱动力进行探索。[结果](1)该地区植被覆盖整体表现为东部相对较好;(2)全时段内,全域80.56%的地区植被覆盖变化趋势为无显著改变,显著改善地区全域面积占比为17.80%;(3)Hurst指数表明,未来全域植被覆盖整体将处于无显著改变的发展状态;(4)高程、年均气温和土壤类型的单因子解释力均在30%以上,它们是驱动植被覆盖分布格局差异形成的主要因素,各因子交互协同作用均为增强效果,各因子适宜植被生长的区间或类型也存在明显差异;(5)自然因素主导了区域植被覆盖空间分布总体格局的形成,而土地利用类型则是驱使其动态变化的关键因素。近20年内,川西高原区植被覆盖变化规律显著,自然因素主导了区域植被覆盖的空间分布格局。[结论]近20年研究区植被覆盖变化规律明显,自然因子虽然主导了植被覆盖的空间布局,但是对其格局变化产生驱动作用的因素主要为人类活动。

关键词： NDVI 植被覆盖地理探测器驱动力川西高原区

中小企业“链式”数字化转型的逻辑与实践——以广东为例

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

新型工业化 2024年第5期14卷 15-23页

作者：谢克强周亚灵陈平工业和信息化部电子第五研究所广州511370 工业软件工程化技术及应用工信部重点实验室广州511370 华为技术有限公司深圳518129

“链式”数字化转型是当前推动中小企业数字化转型的热点方向和有效途径。本文以广东省当前开展的产业集群数字化转型工程和省级中小企业数字化转型城市试点工作为背景,分析中小企业开展“链式”数字化转型的内在逻辑,阐述综合考虑技术... 详细信息

“链式”数字化转型是当前推动中小企业数字化转型的热点方向和有效途径。本文以广东省当前开展的产业集群数字化转型工程和省级中小企业数字化转型城市试点工作为背景,分析中小企业开展“链式”数字化转型的内在逻辑,阐述综合考虑技术和商业的转型蓝图,分析供应链模式和产业链模式两种实施路线以及“1+1+N”的组织方式,最后介绍典型的实践案例,为全国推动中小企业数字化转型提供参考。

关键词：中小企业链式数字化转型广东

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于知识图谱的跨项目安全缺陷报告预测方法

软件学报 2024年第3期35卷 1257-1279页

作者：郑炜刘程远吴潇雪陈翔成婧源孙小兵孙瑞阳西北工业大学软件学院陕西西安710072 扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室(西北工业大学) 陕西西安710072 大数据存储与管理工业和信息化部重点实验室(西北工业大学) 陕西西安710072 信息安全国家重点实验室(中国科学院信息工程研究所) 北京100093

安全缺陷报告可以描述软件产品中的安全关键漏洞.为了消除软件产品的安全攻击风险,安全缺陷报告(security bug report,SBR)预测越来越受到研究人员的关注.但在实际软件开发场景中,需要进行软件安全漏洞预测的项目可能是来自新公司或属... 详细信息

安全缺陷报告可以描述软件产品中的安全关键漏洞.为了消除软件产品的安全攻击风险,安全缺陷报告(security bug report,SBR)预测越来越受到研究人员的关注.但在实际软件开发场景中,需要进行软件安全漏洞预测的项目可能是来自新公司或属于新启动的项目,没有足够的已标记安全缺陷报告供在实践中构建此软件安全漏洞预测模型.一种简单的解决方案就是使用迁移模型,即利用其他项目已经标记过的数据来构建预测模型.受到该领域最近的两项研究工作的启发,以安全关键字过滤为思路提出一种融合知识图谱的跨项目安全缺陷报告预测方法KG-SBRP(knowledge graph of security bug report prediction).使用安全缺陷报告中的文本信息域结合CWE(common weakness enumeration)与CVE Details(common vulnerabilities and exposures)共同构建三元组规则实体,以三元组规则实体构建安全漏洞知识图谱,在图谱中结合实体及其关系识别安全缺陷报告.将数据分为训练集和测试集进行模型拟合和性能评估.所构建的模型在7个不同规模的安全缺陷报告数据集上展开实证研究,研究结果表明,所提方法与当前主流方法FARSEC和Keyword matrix相比,在跨项目安全缺陷报告预测场景下,性能指标F1-score值可以平均提高11%,除此之外,在项目内安全缺陷报告预测场景下,F1-score值同样可以平均提高30%.

关键词：软件安全安全缺陷报告预测跨项目知识图谱领域知识