基于神经机器翻译的二进制函数相似性检测方法

二进制函数相似性检测是检测软件中已知安全漏洞的一种重要手段,随着物联网设备急剧增长,越来越多的软件被编译到不同指令集架构的平台上运行,因此基于二进制的跨平台相似性检测方法更具通用性。针对目前基于深度神经网络的跨平台相似性检测方法只能在基本块粒度进行相似性比对的不足,基于神经机器翻译的思想,提出一个通用的跨指令集架构的二进制函数相似性检测框架BFS,在函数粒度上通过无监督学习的方法自动捕获二进制函数的语义信息,生成二进制函数的嵌入向量。实验结果表明,BFS的P@10评价指标在88.0%以上,相较于现有方法提升了10.6百分点,并且能够有效检测出路由器固件中的已知真实漏洞。充分说明BFS检测框架在对二进制函数进行嵌入时,不仅能够保留较多原始语义信息,同时能够消除不同指令集架构以及编译优化选项的影响。     

基于光流的非结构化环境中移动机器人避障方法

为了解决在复杂非结构化环境中的避障问题,提出了一种基于光流的适用复杂非结构化环境的移动机器人避障方法.首先,引入梯度守恒假设和局部加权对光流算法进行改进,减少了光照变化不均和噪声对光流算法的影响,提高了算法的计算精度和鲁棒性.然后,使用光流散度来计算相碰撞时间(time-to-contact,TTC),并利用TTC构建障碍地图.设计的航向决策算法能在机器人与障碍物发生碰撞危险时,为机器人选择最优的前进方向.对提出的避障方法进行了仿真及物理实验,实验结果表明:利用该避障方法可以实现移动机器人在复杂非结构化环境中无碰撞地行走.     

基于知识图谱的商用飞机维修方案推荐系统集成建模

针对我国商用飞机智能维修和数字化诊断的需求,面向非结构化故障隔离手册，提出新型BM长短期记忆网络（BM LSTM）算法.运用多数投票法融合条件随机场（CRF）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）、BiLSTM CRF3种实体识别算法，有效提高实体识别精度.基于商用飞机维修故障诊断手册构建维修方案知识图谱，结合词频-逆向文件频率（TF-IDF）相似度算法与BM LSTM算法，设计商用飞机维修方案推荐系统，实现通过检索非结构化故障描述文本准确匹配到维修方案的功能.实验结果表明，利用商用飞机故障隔离手册构建知识图谱、基于所提创新方法开发的维修方案推荐系统，能够有效保证维修信息精确匹配，显著提高维修方案形成效率.     

基于加权信息熵相似性的协同过滤算法

协同过滤算法是推荐系统中最为成功的技术之一,相似性计算是协同过滤算法的核心.针对传统的相似度计算方法在数据稀疏的情况下推荐不准确问题,提出了基于项目间差异信息熵的相似度计算方法,先通过差异值和共同评价数目对信息熵进行加权,再归一化处理来计算项目间的相似度.用基于项目(Item-based)相似性的协同过滤算法进行了实验验证,实验结果表明,该算法提高了个性化推荐精度.     

贝叶斯分类的概念相似度算法

本体映射是本体异构的主要解决方法,而概念相似度计算则是本体映射的关键.针对目前概念相似度算法缺少语境信息的问题,提出了一种基于贝叶斯分类的概念相似度算法.该方法利用概念注释、借助语义词典Wordnet对概念扩充,利用贝叶斯分类技术确定相似概念,在一定程度上提高了相似度计算的准确率.实验表明该方法是切实可行的.     

一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法

针对复杂背景下的运动目标跟踪问题,提出了一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。通过构建目标与背景的图像特征分布方差的比值函数来衡量目标与背景间的区分度,采用各特征的区分度对特征集进行线性加权自适应表示运动目标并集成在基于核的跟踪方法中。为了克服模板更新过程中的漂移,通过计算前后相邻两帧间目标模型的相似度函数,对跟踪模板进行自适应更新。基于生物视觉认知理论,目标的颜色、边缘特征以及纹理特征被用来实现基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。仿真实验表明:采用本文算法能有效地对复杂背景下的运动目标进行跟踪。     

基于正相关和负相关最近邻居的协同过滤算法

协同过滤算法是应用最广泛和最成功的推荐算法之一。针对传统协同过滤算法在预测评分时仅考虑正相关最近邻居,没有考虑负相关最近邻居对评分预测的影响而导致的预测结果准确性及多样性较低的问题,提出一种基于正相关和负相关最近邻居的协同过滤算法。该算法首先计算用户之间的相似度,再通过用户评分与其平均评分等信息计算出用户之间的变异系数,利用变异系数修正相似度的值,从而缓解因为用户共同项目数不足而导致的相似度计算结果可信度较低的问题。然后分别对与目标用户相似度为正及与目标用户相似度为负的用户进行排序,并利用动态加权参数α及训练得到的阈值口分别选取正相关最近邻居和负相关最近邻居,基于选取的正相关最近邻居和负相关最近邻居分别进行预测评分。最后,将基于正相关最近邻居和负相关最近邻居的预测评分进行加权,作为最终的预测评分。在MovieLens数据集上利用3种评价标准进行对比实验,结果表明本文算法有效地提高了推荐的准确性和多样性。     

基于用户量化属性的多维相似度的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法模型过于粗糙和推荐精度较低的问题,提出了一种新的基于用户量化属性的多维相似度的协同过滤推荐算法.该算法考虑到个别项目对相似度计算的影响,利用最大差值特性进一步描述用户评分相似度,并结合用户量化属性,构建用户兴趣偏好模型,依此阐明了新的相似度计算方法,利用该方法获取目标用户的近邻用户和预测评分,最终实施推荐.实验结果表明该算法可以有效的提高推荐质量.     

一种基于社会化标注的查询扩展方法

利用互联网上的社会化标注信息来改善查询扩展效果,是目前信息检索领域的一个研究热点.根据社会化标注系统中数据的特点,提出了一种改进的加权社会化相似度算法,称作Weighted Sim-Rank(WSR)算法,用于改善查询扩展效果.WSR方法在计算标签和网页之间边的权值时,既考虑与标签和网页共现的用户数量,又兼顾到被同一标签所标注过的不同网页数.所有的实验都是在从del.icio.us网站上抽取的真实标注数据集上进行的.实验结果表明,WSR方法能够有效地衡量标签之间的相似度,与其他几种基于社会化标注的方法相比,可以获得更有用的查询扩展信息,明显地改善了查询扩展的效果.     

基于迭代对数阈值的加权RPCA非局部图像去噪

针对传统图像去噪算法的不足,提出了基于迭代对数阈值的加权RPCA非局部图像去噪方法,该算法首先根据图像的自相似性,对含有噪声的图像进行相似块匹配,获得低秩的相似块组矩阵,再构建RPCA模型,对模型中的低秩部分进行加权,利用迭代对数阈值的方法来求解目标函数.实验结果表明,无论是对于低噪声图像还是高噪声图像,都能够有效去除噪声,提高图像的峰值信噪比和结构相似指数,且能够很好的保持图像的结构纹理,图像视觉效果有明显改善.     

基于质因数分解的控制流错误检测方法

软件控制流错误检测技术是防止由于单粒子翻转事件而造成程序错误运行的有效手段之一,其方法主要是将编译时计算的签名值同运行时生成的签名值进行比较.因此,体现基本块间依赖关系的签名值的表示方法决定软件控制流错误检测概率的高低.为了在低检测代码开销的情况下提高错误检测概率,结合图论理论提出一种汇编层的控制流检测方法.该方法运用整数可唯一分解为素数乘积的代数基本定理表示基本块间依赖关系的要素,以此作为生成签名值的依据,将其插入以基本块为单位的检测指令中.实验表明,此算法的性能评价指标优于CFCSS等具有代表性的软件控制流检测方法,具有很强的实用价值.     

静态修改PE输入表注入DLL的检测方法研究

该文研究静态修改PE输入表注入DLL的检测,提出了基于合法范围的普通检测方法和基于异常回溯的深度检测方法。第一种方法从静态的角度,对所有DLL的数据结构排列范围进行计算,无需解析DLL的功能来推断其是否恶意。第二种方法将调试的思想用于恶意DLL检测,控制目标程序的运行,跟踪目标程序初始化阶段中的DLL加载过程,并将调试API用于异常捕获,以实现检测。使用C++设计DLL检测实验,将编写的具有下载功能的DLL注入到目标程序,设计开发检测工具DLL Detector进行检测;实验成功地从静态阶段和程序初始化阶段检测出可疑模块。两种方法均支持32位和64位可执行文件,可防御恶意代码。     

基于纠错码的SM3改进算法

目前密码分析者已经可以在较短的时间内有效找到MD5、SHA1等国际密码杂凑算法的碰撞,通过熵增来增强杂凑值的随机性是提高密码杂凑算法抗碰撞性的有效途径,因此提出一种将纠错码和SM3算法迭代结构融合的改进方案。首先,基于纠错码的线性性质和最小汉明距离最大化原则,选择拟阵理论所构建的二进制线性分组码,计算出其系统形式的生成矩阵,并通过循环移位来消除比特之间的规律,并计算最终产生的有效码字;其次,在线性分组码中遵循周期性原则选取最优码字来构建初始常量值,并将其赋值于初始寄存器中,同时在迭代结构中引入初始寄存器构成算法的压缩函数,完成杂凑算法迭代结构的二次构建;最后,考虑杂凑值信息熵对算法混乱度的评估能力,将提出的方案和2种现有公开的国际密码杂凑算法进行对比实验,同时进行算法效率、内存损耗以及雪崩效应测试并进行综合评价。实验结果表明,本文方案在不改变运算效率的前提下具有稳定的雪崩效应,运行过程中的内存损耗相比SM3算法降低0.01~0.07MB,同时杂凑值的信息熵值高于其他两类对比算法。表明提出的基于纠错码的改进方案能够通过熵增证明杂凑值比特之间的随机性更高,更好实现隐藏明文和杂凑值之间统计信息的目的,提高了密码杂凑算法的安全性。     

一种UWB SAR目标检测性能评估方法

为有效解决检测要求，检测对象和检测环境的差异对目标进行检测评估问题，提出了一种适于对UWB SAR目标检测算法进行分步评估方法，并针对算法每个步骤分别给出了不同的评估指标，能够为评估者做出决策提供准确可靠的信息．     

自适应分块颜色直方图的MeanShift跟踪算法

传统颜色直方图的MeanShift(MS)算法只考虑了目标颜色的统计信息,不包含目标的空间信息,当目标颜色与背景颜色相近时,容易导致不准确跟踪或跟踪丢失。针对该问题,提出了一种自适应空间颜色直方图的MeanShift跟踪算法。该算法根据目标对象的最新外接矩形尺寸,确定对象分块方法,根据各块的Bhattacharyya系数值,确定各块的权重系数。其中,自适应分块的颜色直方图包含了自适应分块方法和目标的空间信息;加权Bhattacharyya系数考虑到不同块对整体相似度的不同影响。实验表明,文中算法采用自适应分块方法和加权Bhattacharyya系数法,比传统的MS算法和固定分块的MS算法具有更好的跟踪性能。     

基于上下文特征融合的代码漏洞检测方法

针对现有代码漏洞检测方法误报率和漏报率较高的问题,提出基于上下文特征融合的代码漏洞检测方法. 该方法将代码特征解耦分为代码块局部特征和上下文全局特征. 代码块局部特征关注代码块中关键词的语义及其短距离依赖关系. 将局部特征融合得到上下文全局特征从而捕捉代码行上下文长距离依赖关系. 该方法通过局部信息与全局信息协同学习,提升了模型的特征学习能力. 模型精确地挖掘出代码漏洞的编程模式,增加了代码漏洞对比映射模块,拉大了正负样本在嵌入空间中的距离,促使对正负样本进行准确地区分. 实验结果表明,在9个软件源代码混合的真实数据集上的精确率最大提升了29%,召回率最大提升了16%.     

基于漏洞指纹的软件脆弱性代码复用检测方法

针对传统脆弱性代码复用检测技术漏报率高的问题,提出基于漏洞指纹的检测方法.分析开源项目漏洞补丁的结构与脆弱性代码特征,总结代码复用过程中常见修改手段的特点,设计基于哈希值的漏洞指纹模型.开展代码预处理消除无关因素的影响,选取固定行数的代码块作为特征抽象粒度,利用哈希算法抽取关键代码特征.通过搜集开源项目漏洞信息与相关代码片段构建漏洞样本库,利用基于LCS的相似性评估算法定位漏洞样本的复用并且标记为敏感代码,使用漏洞指纹进行检测并根据识别策略完成对脆弱性代码的判定.实验结果表明,基于漏洞指纹的检测方法能够有效地应对多种代码修改手段的影响,明显提高检测效率,检测时间与输入代码量呈线性增长关系.     

保持语义不变的C克隆代码预处理方法

克隆代码检测工具的输出结果由于存在克隆检测不一致性缺陷的误检和检测出的克隆代码不能直接用于重构的问题,需要对检测工具的输出结果进行预处理。为了解决该问题,提出一种新的克隆代码预处理方法。首先,将自适应K-最近邻聚类方法与程序依赖图相结合,用于降低克隆不一致性相关缺陷检测的误检。然后,使用基于代价-收益分析的评估方法,在消除缺陷后的克隆代码中识别可重构的克隆代码。实验结果表明,该预处理方法,不仅降低了克隆不一致性相关缺陷检测工具产生的误检,提高了可重构克隆代码的数量,而且将克隆代码检测与克隆代码重构两个过程连接为一个有机的整体,有利于提高软件的质量,降低软件维护的成本。     

使用代数多重网格进行多聚焦图像融合

针对将代数多重网格对图像结构信息的提取能力应用到图像的融合方面进行了研究,提出了一种基于代数多重网格的自适应多聚焦图像融合算法。首先提取图像的粗网格数据,然后进行分块重建,根据分块重建结果与原始图像的均方差选择合适的源图像分块进入融合图像。为了避免分块之间的不连续性,采用了自适应的策略。实验结果表明,自适应图像融合的结果没有丢失有效信息,能够最大程度地将清晰物体保留在融合图像之中。     

基于角点特征的立体图像匹配方法

对积木类物体或近似为积木的物体,提出一种立体图像匹配方法。利用 Ｆｒｅｅｍａｎ码进行轮廓跟踪、多边形逼近、通过简单地查表检测图像角点。用构造相似度函数的办法进行立体图像的匹配。