基于文字识别与页面布局的APP控件识别算法

在移动应用的开发周期中,使用图形用户界面(GUI)自动化测试技术可提高APP的开发测试效率。针对基于录制回放的GUI自动化测试方法存在不适用黑盒测试场景或识别正确率较低等不足,提出基于图像文字识别和应用页面布局的控件识别算法。根据移动应用的页面布局结构和手势操作坐标精确识别控件,采用控件树遍历的方式解决遍历过程中的页面布局重叠问题。分别在Android和iOS 2个平台进行实验,结果表明,与基于坐标和源代码的控件识别算法相比,该控件识别算法具有更高的正确率。     

基于整数规划的一般访问结构秘密共享方案

在利用整数规划实现一般访问结构的秘密共享时,为简化访问结构、保证所有的整数规划都有解,提出一种将整数规划以直接构造的方式应用于一般访问结构秘密共享的方案。通过构建整数规划将秘密隐藏于目标函数的解中,并将约束条件作为秘密份额发送给参与者。参与者可通过共享秘密份额重构整数规划,并利用解方程组的方法找到目标函数的正确解,以恢复秘密。分析结果表明,与借助(t,n)门限的方案相比,该方案能实现所有的访问结构,无须采用传统方式求解整数规划和推导最大拒绝集,降低了计算复杂度。     

基于ARMA模型的在线电视剧流行度预测

在线电视剧的迅速普及和发展,引发了一个全新的研究问题,即在线电视剧流行度预测。电视剧情节演化的连续性,使相邻剧集的流行度序列具有很强的线性相关性。扩展了自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)模型。具体地,采用多集单天和多集多天两种不同的建模策略,使用电视剧之间共享参数方法进行模型参数估计。利用均方根误差(root mean squared error,RMSE)评价预测方法的准确性,在大量的真实数据集上的实验表明,上述两种策略相比于对比方法,可以使RMSE平均分别降低22.0%和32.3%。     

基于二元对称多项式的公平秘密共享方案

基于二元对称多项式,提出一种新的公平(tn)门限秘密共享方案,能够确保:所有参与者都合法且诚实时,均能恢复正确的秘密;存在欺骗者时,所有参与者都无法恢复正确的秘密。该方案利用二元对称多项式不仅为任意两个参与者提供会话密钥;结合离散对数,在确保每个share持有者拥有较少share的情况下,使得Dealer可以选取足够长的秘密序列,从而确保方案的公平性。此外,方案在异步环境下也能实现公平秘密恢复。与Harn方案相比,该方案更加公平和灵活。     

移动平台Android操作系统虚拟化技术的实现

虚拟化技术的研究正逐渐从服务器端转向移动智能设备领域。现有的虚拟化架构需要在物理硬件层和虚拟系统间进行大量的指令翻译,开销大,效率低。针对这一问题,提出了一种轻量级的移动操作系统虚拟化架构。通过在Linux内核命名空间机制的基础上扩展Driver命名空间框架,实现了多个虚拟Android系统的同时运行。此外,针对多个虚拟系统同时访问一套硬件设备发生冲突的问题,设计了通用的active-inactive模型来保证虚拟系统间对硬件设备的隔离复用。实验结果表明,虚拟后的Android系统在CPU使用率上并没有增加额外的开销,在内存使用量上减少了6.7%,此虚拟化架构具有很好的通用性与实用性。     

基于RAID6编码的校验盘故障修复算法

针对基于RAID6编码的分布式存储系统中校验盘故障修复问题,提出一种快速修复算法。通过对RDP和EVENODD编码的理论分析,利用节点的计算编码能力,传输经过编码的数据块来修复校验盘,减少修复过程中的数据传输量,缩短修复时间。理论分析表明,相比于传统修复算法,该算法可显著减少校验盘故障修复过程中耗费的带宽资源,提高修复效率。     

广义霍夫变换在多目标检测领域的应用及优化

分析了广义霍夫变换(GHT)的原理及在目标检测领域的已有研究,在原单目标检测的基础上,加入了多个相似目标物体检测与计数的能力,根据阈值的设定,能够快速准确地从图像中同时识别出多个目标物体,并记录下各目标物体的相关位置信息。利用GPU对GHT算法进行加速,充分挖掘算法各个步骤的潜在并行性,并结合GPU中的各种存储器优化方法,合理安排各存储器的存储数据,实验结果表明,GPU极大提升了算法的运行速度。     

基于多特征动态融合模型的海陆分割算法

海陆分割是遥感图像中进行海上目标检测、监视的关键技术.传统的基于灰度的海陆分割算法没有充分利用图像中的梯度、纹理等灰度变化及空间分布信息;而基于梯度或纹理的海陆分割算法又没有考虑到图像本身灰度特性.由此提出基于多特征动态融合模型的海陆分割算法,该算法通过动态融合模型提取多种图像特征,生成综合特征图,并对综合特征图进行分...     

DBI-Go: 动态插桩定位 Go 二进制的非法内存引用

Go语言,也称Golang,由于其语法简单、原生支持并发、自动内存管理等特性,近年受到很多开发者的欢迎。Go语言期望开发者不必了解变量或对象是分配在栈上还是在堆中,而由Go编译器的逃逸分析来决定分配位置,再由Go垃圾收集器自动回收无用的堆对象。Go的逃逸分析必须正确决定对象的分配位置以保证内存状态的正确性。然而,目前Go社 区中逃逸相关问题频发,潜在导致程序崩溃等致命问题,而目前对该方面的研究缺失。为了有效检测编译器生成的代码是否存在可能引起运行时崩溃的非法内存引用,填补研究空白,本文对Go程序执行进行了抽象建模,并提出了两条判定写入违例的规则。基于这两条规则,本文克服了Go二进制中高层语义缺失、运行时信息不便获取等挑战,设计了一个轻量化的分析工具DBI-Go。DBI-Go采用静态分析加动态二进制插桩的分析方式,基于动态二进制分析框架Pin来实现,可以识别Go二进制中违例的store指令。实验结果表明,DBI-Go可以检测出Go社区中所有已知的逃逸相关Issues;DBI-Go还发现了一个目前Go社区未知的问题,该问题已经得到确认。在实际项目上的应用则表明DBI-Go可以帮助开发人员找出逃逸算法的错误。测试结果还表明DBI-Go采取的措施可以有效降低误报率且在 93.3% 的情况下带来的额外运行时开销小于原先的 2 倍。同时,DBI-Go无需修改Go的编译运行时,可以适配不同版本的Go,有较高的适用性。