基于精化的TrustZone多安全分区建模与形式化验证

TrustZone作为ARM处理器上的可信执行环境技术,为设备上安全敏感的程序和数据提供一个隔离的独立执行环境.然而,可信操作系统与所有可信应用运行在同一个可信环境中,任意组件上的漏洞被利用都会波及系统中的其他组件.虽然ARM提出了S-EL2虚拟化技术,支持在安全世界建立多个隔离分区来缓解这个问题,但实际分区管理器中仍可能存在分区间信息泄漏等安全威胁.当前的分区管理器设计及实现缺乏严格的数学证明来保证隔离分区的安全性.详细研究了ARM TrustZone多隔离分区架构,提出一种基于精化的TrustZone多安全分区建模与安全性分析方法,并基于定理证明器Isabelle/HOL完成了分区管理器的建模和形式化验证.首先,基于逐层精化的方法构建了多安全分区模型RMTEE,使用抽象状态机描述系统运行过程和安全策略要求,建立多安全分区的抽象模型并实例化实现分区管理器的具体模型,遵循FF-A规范在具体模型中实现了事件规约;其次,针对现有分区管理器设计无法满足信息流安全性验证的不足,设计了基于DAC的分区间通信访问控制,并将其应用到TrustZone安全分区管理器的建模与验证中;再次,证明了具体模型...     

基于历史数据和多目标优化的测试用例排序方法

针对如何提高测试用例序列的揭错效率和回归测试效益问题,提出一种基于历史数据和多目标优化的测试用例排序方法。首先,根据测试用例的文本主题相似性和代码覆盖相似性对测试用例集进行聚类,并根据历史执行信息对测试用例间的执行失败关系进行关联规则挖掘,从而为后续过程做准备;然后,利用多目标优化算法对每个类簇内的测试用例进行排序,在此之后生成最终排序序列,使相似的测试用例分隔开;最后,利用测试用例间的关联规则,动态调整测试用例执行次序,从而使可能失败的测试用例优先执行,以进一步提高缺陷检测效率。与随机排序方法、基于聚类的排序方法、基于主题模型的排序方法、基于关联规则和多目标优化的排序方法相比,所提方法的平均故障检测率（APFD）平均值分别提高了12.59%、5.98%、3.01%和2.95%,基于成本的平均故障检测率（APFDc）平均值分别提高了17.17%、5.04%、5.08%和8.21%。实验结果表明,所提方法能有效提高回归测试效益。     

基于多模态图像融合的早期蕈样肉芽肿识别

早期蕈样肉芽肿（Mycosis fungoid, MF）可表现为红斑鳞屑性皮损,很难从银屑病及慢性湿疹等良性炎症性皮肤病中鉴别出来。本文提出了一种基于多模态图像融合的早期蕈样肉芽肿识别方法。该方法基于皮肤镜图像和临床图像,采用ResNet18网络提取单模态图像的特征;设计跨模态的注意力模块,实现两种模态图像的特征融合;并且设计自注意力模块提取融合特征中的关键信息,改善信息冗余,从而提高蕈样肉芽肿智能识别的准确度。实验结果表明,本文所提出的智能诊断模型优于对比算法。将本文模型应用于皮肤科医生的实际临床诊断,通过实验组医生和对照组医生平均诊断准确率的变化证实了本文模型能够有效提升临床诊断水平。     

CentroidNet：轻量快速的乳腺癌Ki67细胞核中心点检测模型

目的 Ki67分数是乳腺癌预后评估的重要指标,计算该分数的关键步骤是检测阴性与阳性癌细胞核。人工检测面临疲劳与主观差异的问题。卷积神经网络有望实现高质量、自动化的细胞核检测,然而需要病理专家为其标注细胞核。为了减轻标注的工作量,不少研究者提出以中心点标注训练卷积神经网络。然而这些方法采用过于复杂的卷积神经网络和后处理流程,未能充分提高易用性和效率、发挥卷积神经网络的质量。对此,提出CentroidNet模型,旨在提高中心点检测的质量、效率和易用性。方法 CentroidNet模型在图像上放置均匀排布的锚点,为每个锚点预测一个候选点,一部分候选点通过基于阈值的筛选策略成为预测点。本文提出最近锚点匹配策略用于生成训练标签,既保证了端到端推理,又规避了其他一对一标签匹配算法所具有的标签抖动问题。本文建议锚点间距应尽可能接近训练集答案点间最短距离的第一百分位数,并指出这样的锚点间距能够在前景标签数、坐标回归难度与效率之间取得良好的平衡。本文在设计卷积神经网络的结构时,没有采纳广为使用的U-Net或特征金字塔（feature pyramid network, FPN）中的多级上采样与旁路连接,反...     

融合通道位置注意力机制和并行空洞卷积的人脸年龄合成

目的 人脸年龄合成旨在合成指定年龄人脸图像的同时保持高可信度的人脸,是计算机视觉领域的热门研究方向之一。然而目前主流人脸年龄合成模型过于关注纹理信息,忽视了与人脸相关的多尺度特征,此外网络存在对身份信息筛选不佳的问题。针对以上问题,提出一种融合通道位置注意力机制和并行空洞卷积的人脸年龄合成网络（generative adversarial network（GAN）composed of the parallel dilated convolution and channel-coordinate attention mechanism,PDA-GAN）。方法 PDA-GAN基于生成对抗网络提出了并行三通道空洞卷积残差块和通道—位置注意力机制。并行三通道空洞卷积残差块将3种膨胀系数空洞卷积提取的不同尺度人脸特征融合,提升了特征尺度上的多样性和总量上的丰富度;通道—位置注意力机制通过对人脸特征的长度、宽度和深度显著性计算,定位图像中与年龄高度相关的通道和空间位置区域,增强了网络对通道和空间位置上敏感特征的表达能力,解决了特征冗余问题。结果 实验在Flickr高清人脸数据集（Flickr-faces-high-quality,FFHQ）上训练,在名人人脸属性高清数据集（large-scale celebfaces attributes dataset-high quality,Celeba-HQ）上测试,将本文提出的PDA-GAN与最新的3种人脸年龄图像合成网络进行定性和定量比较,以验证本文方法的有效性。实验结果表明,PDA-GAN显著提升了人脸年龄合成的身份置信度和年龄估计准确度,具有良好的身份信息保留和年龄操控能力。结论 本文方法能够合成具有较高真实度和准确性的目标年龄人脸图像。     

800kV对接式直流穿墙套管缺陷分析及应对策略研究

本文针对对接式结构高压直流穿墙套管回路电阻异常的缺陷事件,根据力矩平衡原则,对套管关键部位受力情况进行了分析,并通过有限元仿真进行了验证。在此基础上,提出了一种端部新增接线端子的结构优化整改方案,通过仿真验证了方案的有效性。     

贪心与回溯算法在城市马拉松路线规划中的实践

针对目前城市马拉松路线人工规划效率低下的问题, 本文采用贪心和回溯算法进行城市马拉松路线智能规划, 具体方法是: 通过城市路网信息构建由经纬度坐标点拓扑关系连接而成的路网, 采用贪心和回溯算法对坐标点进行遍历搜索, 结合城市马拉松路线特殊要求, 运用直接逼近、启发式远离、启发式靠近和方向预估等策略实现路线的智能规划. 在此基础上, 提出一种综合POI热度值、道路宽度适宜度、路线畅通指数、过弯舒适度以及POI密集度5个维度的马拉松路线评估方法. 最后, 开展了北京、合肥马拉松人工和智能规划路线对比分析, 结果表明所采用的方法可快速高效实现马拉松路线规划.     

融合语音、脑电和人脸表情的多模态情绪识别

本文提出了一种多模态情绪识别方法, 该方法融合语音、脑电及人脸的情绪识别结果来从多个角度综合判断人的情绪, 有效地解决了过去研究中准确率低、模型鲁棒性差的问题. 对于语音信号, 本文设计了一个轻量级全卷积神经网络, 该网络能够很好地学习语音情绪特征且在轻量级方面拥有绝对的优势. 对于脑电信号, 本文提出了一个树状LSTM模型, 可以全面学习每个阶段的情绪特征. 对于人脸信号, 本文使用GhostNet进行特征学习, 并改进了GhostNet的结构使其性能大幅提升. 此外, 我们设计了一个最优权重分布算法来搜寻各模态识别结果的可信度来进行决策级融合, 从而得到更全面、更准确的结果. 上述方法在EMO-DB与CK+数据集上分别达到了94.36%与98.27%的准确率, 且提出的融合方法在MAHNOB-HCI数据库的唤醒效价两个维度上分别得到了90.25%与89.33%的准确率. 我们的实验结果表明, 与使用单一模态以及传统的融合方式进行情绪识别相比, 本文提出的多模态情绪识别方法有效地提高了识别准确率.     

面向Kubernetes的容器立体化监控系统

容器监控是保证容器基础设施正常运行的核心要素之一,然而当前容器监控角度较为单一,尚缺少直观有效的方法协助运维人员快速定位业务容器异常原因.本文设计并实现了一个面向Kubernetes的容器立体化监控系统,通过监控指标相关性分析,把相关性较强的指标作为立体化监控的核心指标提供给运维人员,更好地实现对容器的全局统筹监控.     

基于双分支融合注意力机制的图像分割算法

针对DeepLabV3+在特征提取阶段忽略了不同尺度特征重要程度出现的部分细节信息损失导致图像分割不细致,提出一种融合双分支特征提取和注意力机制的改进算法. ResNet101骨干网络初步提取出的特征图作为注意力机制的输入特征,解决了网络退化及梯度消失的问题,也能够捕获到被DeepLabV3+忽略的图像细节信息;设计双分支特征提取机制扩大特征提取能力,细化图像边缘信息以优化网络对不同尺度特征关注不均的问题;同时,联合采用交叉熵损失和类别不平衡函数两种损失函数作为损失函数,通过聚焦于前景样本降低背景的影响,提高算法分割精度.实验结果表明,改进算法在PASCAL VOC 2012和CityScapes数据集上的平均交并比(MIoU)值分别达到了79.92%和68.59%,与经典算法和基于DeepLabV3+改进的算法相比,特征提取的准确性有所提高,分割效果更优.