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软件安全问题的发生在大多数情况下会造成非常严重的后果,及早发现安全问题,是预防安全事故的关键手段之一.安全缺陷报告预测可以辅助开发人员及早发现被测软件中潜藏的安全缺陷,从而尽早得以修复.然而,由于安全缺陷在实际项目中的数量较少,而且特征复杂(即安全缺陷类型繁多,不同类型安全缺陷特征差异性较大),这使得手工提取特征相对困难,并随后造成传统机器学习分类算法在安全缺陷报告预测性能方面存在一定的瓶颈.针对该问题,提出基于深度学习的安全缺陷报告预测方法,采用深度文本挖掘模型TextCNN和TextRNN构建安全缺陷报告预测模型;针对安全缺陷报告文本特征,使用skip-grams方式构建词嵌入矩阵,并借助注意力机制对TextRNN模型进行优化.所构建的模型在5个不同规模的安全缺陷报告数据集上展开了大规模实证研究,实证结果表明:深度学习模型在80%的实验案例中都要优于传统机器学习分类算法,性能指标F1-score平均可提升0.258,在最好的情况下甚至可以提升0.535.除此之外,针对安全缺陷报告数据集存在的类不均衡问题,对不同采样方法进行了实证研究,并对结果进行了分析. 相似文献
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由于初始残余应力的作用,金属薄板平面加工普遍存在加工难度大,加工变形严重等问题,难以保证板面的加工质量。以不锈钢薄板的平面加工为基础,通过理论分析、仿真模拟和实验验证的方式,对金属薄板的加工形变进行较为系统的研究,分析了金属薄板加工形变的关键因素,总结了金属薄板残余应力分布形式以及有效避免加工形变的工艺方法,为类似金属板材加工提供理论参考依据。 相似文献
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探究不同剂量蛹虫草固体发酵物(SSF产物)的安全性和对正常小鼠肠道健康及免疫调节功能的影响,评价SSF产物对机体健康的影响。采用高效液相色谱法分析SSF产物的成分含量。将40只8周龄SPF级BALB/C雄性小鼠随机分为4组:对照组、SSF产物低、中、高剂量[35,70,210 mg/(kg·d)]组,饲养4周后测定小鼠器官的质量、脾淋巴细胞增殖转化能力、血清中细胞因子等指标,采用高通量测序技术检测肠道菌群的变化。结果表明,与子实体相比,SSF产物的蛋白质、粗多糖和虫草素含量分别增加44.8%,92%,146%。不同组小鼠体质量、脏器系数均无显著差异。中、高剂量SSF产物的摄入能降低睾丸脂肪垫系数(P<0.05),并对诱导小鼠细胞免疫调节有显著影响(P<0.05)。SSF产物降低了小鼠肠道菌群多样性,其中条件致病菌丰度显著降低,有益菌群丰度显著上升。SSF产物安全无毒,一定剂量的SSF产物能降低体内脂肪,增强机体免疫功能,降低条件致病菌丰度,促进有益菌的增殖,具有免疫调节功能及促进小鼠肠道健康的作用。 相似文献
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