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1.
蔡亮  端豪  鄢萌  夏鑫 《软件学报》2020,31(8):2557-2573
为了解决联盟区块链平台中的隐私保护问题,提出了一种基于双层协同的隐私数据保护方法,包括:(1)链间隐私保护:通过将不同业务的数据进行分流处理、分区存储,实现了不同业务之间的隐私机密性保护;(2)链内隐私保护:通过在交易体中嵌入字段来指定链内隐私数据的参与方,并由接收交易的区块链节点作为中转节点进行链内隐私数据的同步,中转节点同时负责将隐私数据替换成其哈希值后,构造公开交易进行正常公开交易的上链,待公开交易上链成功后,由隐私参与方节点各自进行隐私账本的更新.为了验证该方法的有效性,分别对链间隐私方法吞吐量以及链内隐私保护方法的延迟性进行了测试与对比,结果表明,通过结合粗粒度的链间隐私保护与细粒度的链内隐私保护,在满足了隐私需求的同时,也保证了可观的性能,为区块链平台的隐私性与安全性做出了贡献.  相似文献   
2.
陈秋远  李善平  鄢萌  夏鑫 《软件学报》2019,30(4):962-980
代码克隆(code clone),是指存在于代码库中两个及以上相同或者相似的源代码片段.代码克隆相关问题是软件工程领域研究的重要课题.代码克隆是软件开发中的常见现象,它能够提高效率,产生一定的正面效益.但是研究表明,代码克隆也会对软件系统的开发、维护产生负面的影响,包括降低软件稳定性,造成代码库冗余和软件缺陷传播等.代码克隆检测技术旨在寻找检测代码克隆的自动化方法,从而用较低成本减少代码克隆的负面效应.研究者们在代码克隆检测方面获得了一系列的检测技术成果,根据这些技术利用源代码信息的程度不同,可以将它们分为基于文本、词汇、语法、语义4个层次.现有的检测技术针对文本相似的克隆取得了有效的检测结果,但同时也面临着更高抽象层次克隆的挑战,亟待更先进的理论、技术来解决.着重从源代码表征方式角度入手,对近年来代码克隆检测研究进展进行了梳理和总结.主要内容包括:(1)根据源代码表征方式阐述并归类了现有的克隆检测方法;(2)总结了模型评估中使用的实验验证方法与性能评估指标;(3)从科学性、实用性和技术难点这3个方面归纳总结了代码克隆研究的关键问题,围绕数据标注、表征方法、模型构建和工程实践4个方面,阐述了问题的可能解决思路和研究的未来发展趋势.  相似文献   
3.
为了提高复杂背景下运动车辆的检测效率,结合SILTP算法提出了一种自适应的SILTP算法。首先,对运动车辆图像进行二维离散小波变换,提取出两次低通滤波后的图像。其次 ,通过自适应的SILTP算法获得图像的纹理信息。然后,利用高斯混合模型进行背景建模,进而利用新图像的纹理信息动态更新背景。最后,与背景模型进行比较来获得运动车辆。对公路上运动车辆的测试表明,该检测算法在复杂背景尤其是树叶抖动等情况下能够取得较高的检测率,具有良好的自适应性。  相似文献   
4.
蔡亮  范元瑞  鄢萌  夏鑫 《软件学报》2019,30(5):1288-1307
软件缺陷预测一直是软件工程研究中最活跃的领域之一,研究人员己经提出了大量的缺陷预测技术,根据预测粒度不同,主要包括模块级、文件级和变更级(change-level)缺陷预测.其中,变更级缺陷预测旨在于开发者提交代码时,对其引入的代码是否存在缺陷进行预测,因此又被称作即时(just-in-time)缺陷预测.近年来,即时缺陷预测技术由于其即时性、细粒度等优势,成为缺陷预测领域的研究热点,取得了一系列研究成果;同时也在数据标注、特征提取、模型评估等环节面临诸多挑战,迫切需要更先进、统一的理论指导和技术支撑.鉴于此,从即时缺陷预测技术的数据标注、特征提取和模型评估等方面对近年来即时缺陷预测研究进展进行梳理和总结.主要内容包括:(1)归类并梳理了即时缺陷预测模型构建中数据标注常用方法及其优缺点;(2)对即时缺陷预测的特征类型和计算方法进行了详细分类和总结;(3)总结并归类现有模型构建技术;(4)总结了模型评估中使用的实验验证方法与性能评估指标;(5)归纳出了即时缺陷预测技术的关键问题;(6)最后展望了即时缺陷预测的未来发展.  相似文献   
5.
软件缺陷预测是提升软件质量的有效方法,而软件缺陷预测方法的预测效果与数据集自身的特点有着密切的相关性。针对软件缺陷预测中数据集特征信息冗余、维度过大的问题,结合深度学习对数据特征强大的学习能力,提出了一种基于深度自编码网络的软件缺陷预测方法。该方法首先使用一种基于无监督学习的采样方法对6个开源项目数据集进行采样,解决了数据集中类不平衡问题;然后训练出一个深度自编码网络模型。该模型能对数据集进行特征降维,模型的最后使用了三种分类器进行连接,该模型使用降维后的训练集训练分类器,最后用测试集进行预测。实验结果表明,该方法在维数较大、特征信息冗余的数据集上的预测性能要优于基准的软件缺陷预测模型和基于现有的特征提取方法的软件缺陷预测模型,并且适用于不同分类算法。  相似文献   
6.
陈浙哲  鄢萌  夏鑫  刘忠鑫  徐洲  雷晏 《软件学报》2022,33(8):3015-3034
代码自然性(code naturalness)研究是自然语言处理领域和软件工程领域共同的研究热点之一,旨在通过构建基于自然语言处理技术的代码自然性模型,以解决各种软件工程任务.近年来,随着开源软件社区中源代码和数据规模的不断扩大,越来越多的研究人员注重钻研源代码中蕴藏的信息,并且取得了一系列研究成果.但与此同时,代码自然性研究在代码语料库构建、模型构建和任务应用等环节面临许多挑战.鉴于此,从代码自然性技术的代码语料库构建、模型构建和任务应用等方面对近年来代码自然性研究及应用进展进行梳理和总结.主要内容包括:(1)介绍了代码自然性的基本概念及其研究概况;(2)归纳目前代码自然性研究的语料库,并对代码自然性模型建模方法进行分类与总结;(3)总结代码自然性模型的实验验证方法和模型评价指标;(4)总结并归类了目前代码自然性的应用现状;(5)归纳代码自然性技术的关键问题;(6)展望代码自然性技术的未来发展.  相似文献   
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