基于深度学习的软件安全漏洞挖掘

软件的高复杂性和安全漏洞的形态多样化给软件安全漏洞研究带来了严峻的挑战.传统的漏洞挖掘方法效率低下且存在高误报和高漏报等问题,已经无法满足日益增长的软件安全性需求.目前,大量的研究工作尝试将深度学习应用于漏洞挖掘领域,以实现自动化和智能化漏洞挖掘.对深度学习应用于安全漏洞挖掘领域进行了深入的调研和分析.首先,通过梳理和分析基于深度学习的软件安全漏洞挖掘现有研究工作,概括其一般工作框架和技术方法;其次,以深度特征表示为切入点,分类阐述和归纳不同代码表征形式的安全漏洞挖掘模型;然后,分别探讨基于深度学习的软件安全漏洞挖掘模型在具体领域的应用,并重点关注物联网和智能合约安全漏洞挖掘;最后,依据对现有研究工作的整理和总结,指出该领域面临的不足与挑战,并对未来的研究趋势进行展望.     

防渗墙混凝土浇筑质量控制浅析

结合南水北调配套大宁调蓄水库工程中堤防防渗墙施工实例,从浇筑时间、导管配置与布设、浇筑过程等方面阐述防渗墙混凝土浇筑的质量控制措施。     

内置保温层组合墙体混凝土的力学性能试验研究

内置保温层组合墙体是集结构承载和保温节能为一体的新型组合结构体系,结合其在浇筑工作面上进行混凝土湿筛分同时浇筑承重墙和保温层外混凝土保护层的施工工艺,制备了基准混凝土、湿筛分细石混凝土和二次混合混凝土的试件,采用水洗法测定了各种混凝土拌合物中粗骨料体积率及颗粒级配、水泥砂浆体积率及砂率,研究了这些参数变化与各种混凝土的拌合物工作性能及立方体抗压强度、轴心抗压强度和弹性模量之间的内在联系,为内置保温层组合墙体的混凝土湿筛浇筑工艺提供了科学依据.     

接头管施工工艺在防渗墙工程中的应用

结合北京市南水北调配套工程大宁水库防渗墙的工程实例,对接头管施工工序、施工要点和施工中应该注意的问题进行阐述,论文成果对于类似工程的施工具有一定的指导意义。     

基于相关度距离的无监督并行哈希图像检索

针对传统无监督哈希图像检索模型中存在图像数据之间的语义信息学习不足,以及哈希编码长度每换一次模型就需重新训练的问题,提出一种用于大规模图像数据集检索的无监督搜索框架——基于相关度距离的无监督并行哈希图像检索模型。首先,使用卷积神经网络（CNN）学习图像的高维特征连续变量;然后,使用相关度距离衡量特征变量构建伪标签矩阵,并将哈希函数与深度学习相结合;最后,在哈希码生成时使用并行方式逐步逼近原始视觉特征,达到一次训练生成多长度哈希码的目的。实验结果表明,该模型在FLICKR25K数据集上对16 bit、32 bit、48 bit和64 bit的4种不同哈希码的平均精度均值（mAP）分别为0.726、0.736、0.738和0.738,与SSDH模型相比分别提升了9.4、8.2、6.2、7.3个百分点;而在训练时间方面,该模型与SSDH模型相比减少6.6 h。所提模型在大规模图像检索时能够有效缩短训练时间、提升检索精度。     

基于超网络的网络安全事件连锁演化模型

由于网络的强大的互通性,安全事件的发生常常伴随着其他安全事件的触发,形成连锁反应,造成一定的危害和经济损失。本文从系统论的角度出发,研究网络安全事件之间的不同关联,分析安全事件演化的不同模式,以点、链、网的概念为基础,引入超网络进一步建立四层演化模式的概念,并针对安全事件的不同演化模式进行了详细分析;最后通过实际案例说明了安全事件演化模型的可行性。研究结论对于预防安全事件影响的扩大,以及危害的宏观预警具有一定的积极意义。     

基于评论文本图表示学习的推荐算法

基于卷积或循环神经网络的推荐系统主要捕捉评论文本中相邻词之间的局部和连续依赖关系,对长期、全局、非连续的依赖关系的捕捉能力有限。针对该问题,提出一种基于评论文本图表示学习的推荐算法RGP。将每个用户或项目的评论文本表示成图,图的节点为评论文本的词,图的边为词与词的连接关系。针对图中的每个节点,使用基于连接关系的图注意力网络加权融合其邻点信息,利用基于交互关系的注意力机制对节点重新赋权,并加权融合图中所有节点的表征从而得到整个图的表征。在此基础上,将基于用户和项目ID的嵌入表征及其评论图表征耦合输入并采用因子分解机进行评分预测,以得到最终的推荐结果。实验结果表明,与NARRE、DAML等算法相比,RGP算法可有效提高推荐精度。