计算机网络课程教学改革研究

根据计算机网络课程培养目标并结合信息工程大学测绘学院的实际教学工作,分析了计算机网络课程教学普遍存在的主要问题,对调整教学目标、构建新的教学内容体系、改革教学方法、调整考核验收方式等方面进行了研究和探索。     

多运动平台红外场景仿真

为了能对多运动平台条件下的红外信息处理算法进行验证与评估,进行了多运动平台红外场景仿真的研究与实现。首先,回顾了现有的红外场景仿真方法,指出其主要针对单平台条件设计。接着,分析了目标模型,提出了目标辐射模型和目标群运动模型。然后,在分析多运动平台红外信息处理算法特点基础上,提出了基于虚拟观测平台的成像观测模型,并据此得到了多运动平台红外场景仿真的基本流程。最后,对提出的场景产生方法进行了仿真验证。仿真结果表明:提出的多运动平台红外场景仿真方法,能够满足多运动平台协同条件下的红外信息处理算法的验证与评估的需求。     

基于自适应滤波的单像素宽形态学边缘检测

为了进一步提高边缘检测算法的抗噪性和定位精度,提出了一种基于自适应滤波的单像素宽形态学边缘检测算法。首先,分别对图像进行中值滤波和加权均值滤波,并通过自适应调整中值滤波结果和加权均值滤波结果所占的权重抑制脉冲噪声和高斯噪声。然后根据不同取向的结构元素可以有效地检测出不同走向的边缘细节这一特性,定义了一种具有方向估计的形态学梯度,并利用其检测图像的边缘,最后沿梯度方向进行非极大值抑制以获取单像素宽边缘。实验结果表明,本文算法不仅能够准确地检测图像边缘,而且具有较好的抗噪性能,处理速度也较快。      

基于热例程的动态二进制翻译优化

依据对系统级程序行为特性的观察,提出了一种基于热例程的动态二进制翻译优化方法。该方法以频繁执行的例程作为优化单位,通过块内和块间优化算法消除动态二进制翻译引入的冗余。相比基于踪迹的优化方法,该方法具有优化单位发现开销更小、代码区域更大、无重复翻译等优点,更适用于系统虚拟机中操作系统代码的优化。在跨平台系统虚拟机监控器ARCH-BRIDGE上的测试表明,通过对内核代码实施该优化方法,SPEC CPUINT 2006程序的效率提升了3.5%~14.4%,相比基于踪迹的优化,性能最大提升了5.1%。     

Windows平台恶意软件智能检测综述

近年来,恶意软件给信息技术的发展带来了很多负面的影响.为了解决这一问题,如何有效检测恶意软件则一直备受关注.随着人工智能的迅速发展,机器学习与深度学习技术逐渐被引入到恶意软件的检测中,这类技术称之为恶意软件智能检测技术.相比于传统的检测方法,由于人工智能技术的应用,智能检测技术不需要人工制定检测规则.此外,具有更强的泛化能力,能够更好地检测先前未见过的恶意软件.恶意软件智能检测已经成为当前检测领域的研究热点.主要介绍了当前的恶意软件智能检测相关工作,包含了智能检测所需的主要环节.从智能检测中常用的特征、如何进行特征处理、智能检测中常用的分类器、当前恶意软件智能检测所面临的主要问题4个方面对智能检测相关工作进行了系统地阐述与分类.最后,总结了先前智能检测相关工作,阐明了未来潜在的研究方向,旨在能够助力恶意软件智能检测的发展.     

面向有状态网络协议的模糊测试优化方法

针对现有模糊测试工具应用于有状态网络协议时存在的测试报文合法性差、测试效率低等问题，提出了一种面向有状态网络协议的模糊测试优化方法。首先通过分析待测协议的校验规则，利用可拓展标记语言对报文中与校验相关的字段进行标记，结合标签对应的功能函数计算正确的校验数据，生成合法性高的测试报文；其次使用协议状态驱动算法识别当前协议状态并选择对应的测试报文完成测试。实验结果表明，与当前流行的协议模糊测试工具Boofuzz和Peach相比，该方法可有效提升测试报文合法性和测试效率，并发现了2个0day漏洞。     

基于DOG特征点的序列图像匹配算法

针对实时匹配的要求,提出一种基于DOG特征点的快速图像匹配算法,用以匹配只存在平移和较小旋转的序列图像.该算法通过求高斯差分算子在尺度空间上的局部极大值和极小值提取特征点,然后根据圆旋转不变特性生成20维的旋转不变特征描述子,并充分利用特征点的区域特征和灰度特征进行匹配,最后根据序列图像对应特征点之间的距离基本保持不变的特性剔除错误的匹配点.实验结果表明该算法快速有效,而且对噪声影响不敏感,具有很强的实用性.     

译码制导的动态二进制翻译优化

提出了一种译码制导的轻量级动态二进制翻译优化技术,该技术在译码阶段提取源指令的高层语义信息,结合上下文对其进行标注,并在翻译阶段利用标注信息直接生成优化的目标指令.该技术可识别动态二进制翻译系统中主要的基本块级优化机会,去除load/store冗余、精确异常导致的冗余和标志位处理冗余.测试表明,相比QEMU,该优化技术的跨平台x86系统虚拟机ARCH-BRIDGE的翻译开销降低了53％,翻译块尺寸降低了78％,load和store操作数量分别了降低了50％和21％.     

抗噪型Sobel边缘检测算法及其硬件加速设计

根据序列图像实时边缘检测应用需求,提出一种抗噪型Sobel边缘检测算法,并对其进行硬件加速设计。用分离中值滤波代替二维中值滤波,改进梯度幅值和方向计算优化算法结构。通过采用改进分离中值滤波硬件结构、缓存中间数据以避免重复计算、并行计算梯度幅值和方向等措施提高算法实时性,减少硬件资源消耗。ModelSim仿真结果和ISE综合报告显示,该硬件加速设计使得处理速度较快,硬件资源消耗较少,且该算法具有较好的抗噪性和边缘检测特性。     

基于灰度差分不变量的快速局部特征描述算法

提出了一种基于灰度差分不变量区域统计直方图的快速局部特征描述算法来解决传统灰度差分不变量特征描述子计算复杂、稳定性较差且包含的信息量较少的问题.采用低阶且具有微分几何意义的灰度差分不变量描述特征点以降低特征描述子的计算复杂度,提高特征描述子的稳定性;利用特征点邻域的灰度信息和区域信息提高特征描述子的信息含量,增强特征描述子的鲁棒性.将该算法应用于图像匹配.实验结果表明,在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化、较小视角变化和JPEG压缩等多种变换条件下,该描述子不仅能够取得较好的匹配效果,而且处理速度比尺度不换特征变换( SIFT)提高约2倍.