基于CNN-GAP可解释性模型的软件源码漏洞检测方法

源代码漏洞检测是保证软件系统安全的重要手段。近年来,多种深度学习模型应用于源代码漏洞检测,极大提高了漏洞检测的效率,但还存在自定义标识符导致库外词过多、嵌入词向量的语义不够准确、神经网络模型缺乏可解释性等问题。基于此,该文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和全局平均池化(GAP)可解释性模型的源代码漏洞检测方法。首先在源代码预处理中对部分自定义标识符进行归一化,并采用One-hot编码进行词嵌入以缓解库外词过多的问题;然后构建CNN-GAP神经网络模型,识别出包含CWE-119缓冲区溢出类型漏洞的函数;最后通过类激活映射(CAM)可解释方法对结果进行可视化输出,标识出可能与漏洞相关的代码。通过与Russell等人提出的模型以及Li等人提出的VulDeePecker模型进行对比分析,表明CNN-GAP模型能达到相当甚至更好的性能,且具有一定的可解释性,便于研究人员对漏洞进行更深入的分析。     

基于蒙特卡洛方法的触发器聚类布局算法

针对触发器聚类的布局问题,提出了一种基于蒙特卡洛方法的触发器聚类布局算法。该方法的核心思想为设计合理的评分函数,并通过蒙特卡洛方法模拟触发器聚类在版图上的随机游走过程,获取样本,再通过评分函数评价样本质量,逐步地在可行域中搜索最优解。实验结果表明,相较于现有的方法,该方法在总线长与时序性能两方面,分别得到平均约9%与17%的改善与提升。此外,该方法具有较强的健壮性,适用于复杂度较高或者版图利用率较高的设计,并能够快速收敛,以较小的时间代价完成优化。     

一种同步输出的稀疏树前导零检测电路

为了降低前导零检测电路的延时和提高端口输出的同步性,提出了一种稀疏树前导零检测结构及动态电路的实现方法。通过递归前导零算法表达式定义了两种新的布尔运算逻辑,以构成稀疏树中的结点。精确控制动态电路中预充时钟的偏移量,在抑制电路漏电的同时控制输出端口延时差。该结构能够以最少的逻辑级数和均衡的运算单元负载实现检测前导零功能,对于不同数量的待测信号,通过扩展"点操作"和"块操作"单元互连网络来生成新电路。采用伪随机激励向量验证了电路功能的正确性,大幅缩短了验证时间,在SMIC 40nm工艺下仿真显示,各端口输出延时差小于1ps,数据路径长度可降低20%。     

软件技术专业实践教学体系的构建

简要介绍了软件技术专业实践教学体系构建的背景,结合具体课程给出实践教学体系构建过程,实践证明构建合理的实践教学体系是实现软件技术专业工学结合人才培养模式创新的必备条件和关键。     

一种改进的模型算法控制

通过在指标函数中引入系统输出误差的微分项,提出一种改进的模型算法控制(IMAC),由于采用了增量式的脉冲响应预测模型,因此更适用于工业过程控制。理论分析及计算机仿真研究表明,IMAC比模型算法控制(MAC)具有更好的动态调节特性。     

一类相似组合大系统的线性反馈镇定

研究相似组合大系统的二次镇定问题,利用系统的特殊结构导出其二次可稳的条件及（分散）状态反馈控制律律的求解方法,其特点是只需求解两个低阶Ｒｉｃｃａｔｉ方程或不等式,大大简化了控制器的设计。     

WAP-Internet向移动通信网的拓展

在介绍ＷＡＰ协议的应用对象和应用环境的基础上,重点讨论了ＷＡＰ的主要技术特点。     

蓝牙--短距离无线连接新技术

蓝牙技术的由来、技术特点、网络拓扑结构、系统的功能以及市场前景。     

关于电子商务中PKI体系的研究

本文讨论了公钥基础设施PKI的概念和特点,描述了一个典型、完整、有效的PKI系统的主要服务和组件,并对作为PKI核心的CA认证中心的主要功能作了详细阐述。