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。     

Internet自治系统级拓扑发现系统的研究与实现

Internet由多个自治系统相互连接而成，AS间的互联结构体现了Internet的宏观结构。研究AS间的连接关系可以辅助分析网络特性。该文研究了Internet AS级拓扑发现，实现了一个Internet AS级拓扑发现系统。该系统分析BGP路由表得到Internet AS级拓扑并直观显示出来。分析了AS级拓扑的度分布属性，分析结果显示生成的拓扑具有幂律分布特性。     

一种面向数据密集型应用的并行程序执行模型

随着各领域需要处理的数据量越来越大,数据密集型应用也变得越来越被重视.该文提出一种包含数据访存层次和访存冲突等信息的新并行程序执行模型PSRAM(h).针对数据密集型应用以访存为主的特点,PSRAM(h)模型将程序执行时间简化为访存时间,通过分析各程序子段的访存层次和数量来预测串行程序的执行时间,进而通过使用各线程执行时间的最大值来预测并行程序的执行时间.使用PSRAM(h)模型下对最典型的数据密集型应用矩阵向量乘进行分析,在龙芯3A处理器和Intel Xeon E5520处理器两个平台上的测试结果表明,PSRAM(h)模型分析结果与实测结果大部分情况下误差小于20%.由此可见,针对数据密集型应用,PSRAM(h)不但可以给出程序执行时间的下限,还可以有效的预测程序的执行时间.     

基于稀疏贝叶斯模型的特征选择

通过采用稀疏贝叶斯推理方法,设计出可同时进行学习最优分类器与选取最优特征子集的特征选择概率分类向量机算法。该算法是对概率分类向量机特征选择的扩展,可提高其在高维数据集上的性能。通过选取零均值的高斯分布作为先验,在模型中起到正则项的作用,同时在核函数和特征中引入稀疏,得到泛化性更好的分类模型。在高维度和低维度数据集中的实验结果表明,该算法同时具有较好的分类和特征选择能力。     

异构数据集成方案的优化设计与实现

针对现有数据集成方案在处理特定问题时系统查询性能不理想的情况,以Mediator／Wrap-per集成模式为基础,结合数据仓库思想,提出1种异构数据集成的优化方案．该方案基于XML和元数据设计查询构造、解析搜索及缓存等模块,优化系统的查询性能．将该方案应用于石油储层评价系统的数据集成中能明显缩短查询的平均耗用时间,提高查询效率。     

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。     

关于信息安全专业课程设置的探讨

信息安全是一门新兴学科,随着社会对信息技术的需求增加而发展起来.为了提高信息安全教育水平,使得信息安全专业的培养目标与社会的需求相一致,本文在调查了国内外著名大学的信息安全课程设置情况的基础上,针对已有课程设置的特点和不足,提出了关于信息安全专业课程设置的一点设想.希望本文能够起到抛砖引玉的作用,让国内同行加强交流,以满足国家对信息安全课程设置的要求.     

一种多核ARM平台下用户态定时器的实现

在ARM平台下,系统提供的posix-timer误差较大,难以满足实时要求,而且传统的Linux用户态定时器通过系统调用及信号传递的方式向进程提供定时服务,当定时器使用规模较大时,进程会在内核态用户态间频繁切换.针对上述问题,提出并实现一种基于多核ARM平台的新型用户态定时器方案.该方案采用一种新的时间轮数据结构,通过内核态与用户态共享内存等方式向进程提供服务,避免不必要的信号传递,有效地缓解频繁状态切换问题.实验结果表明,该方案保持微秒级的定时精度,定时误差相比posix-timer明显降低.     

收益与代价相结合的漏洞修复模型

漏洞修复是增强网络安全性的重要方法,选择性地修复网络中漏洞具有现实意义.提出一种收益与代价相结合的漏洞修复模型BCVRM.漏洞修复收益评价算法基于简化的攻击图生成算法,对比漏洞修复前后网络整体及相关各类型主机安全状态的提升,给出漏洞修复的总收益.漏洞修复代价评分系统基于CVSS对漏洞属性信息的描述,给出单个漏洞修复代价的评分规则,然后结合漏洞所属主机类型及漏洞分布情况给出网络漏洞修复代价.实例网络分析表明,该模型能够为网络管理人员提供一个切实可行的网络漏洞修复策略.