SymFuzz:一种复杂路径条件下的漏洞检测技术

当前漏洞检测技术可以实现对小规模程序的快速检测,但对大型或路径条件复杂的程序进行检测时其效率低下。为实现复杂路径条件下的漏洞快速检测,文中提出了一种复杂路径条件下的漏洞检测技术SymFuzz。SymFuzz将导向式模糊测试技术与选择符号执行技术相结合,通过导向式模糊测试技术对程序路径进行过滤,利用选择符号执行技术对可能触发漏洞的路径进行求解。该技术首先通过静态分析获取程序漏洞信息;然后使用导向式模糊测试技术,快速生成可以覆盖漏洞函数的测试用例;最后对漏洞函数内可以触发漏洞的路径进行符号执行,生成触发程序漏洞的测试用例。文中基于AFL与S2E等开源项目实现了SymFuzz的原型系统。实验结果表明,SymFuzz与现有的模糊测试技术相比,在复杂路径条件下的漏洞检测效果提高显著。     

深度学习模型安全性研究综述

随着智能化进程的不断加快，以深度学习为代表的人工智能技术得到不断发展。深度学习在众多领域得到广泛应用的同时，其中存在的安全问题也逐渐暴露。普通用户通常难以支撑深度学习所需的大量数据和算力，转而寻求第三方帮助，此时深度学习模型由于失去监管而面临严重安全问题。而深度学习模型在全周期内均会遭受后门攻击威胁，使得深度学习模型表现出极大脆弱性，严重影响人工智能的安全应用。从深度学习模型所需资源条件来看，训练数据、模型结构、支撑平台均能成为后门攻击的媒介，根据攻击媒介的不同将攻击方案划分为基于数据毒化、模型毒化、平台毒化3种类型。介绍了对其威胁模型及主要工作，在此基础上，梳理了针对现有后门攻击的防御措施。最后，结合所在团队的相关工作，并根据当前相关技术研究进展及实际，探讨未来研究方向。     

嵌入式二氧化钒超表面对太赫兹谐振模式的动态调控

提出了一种在超表面中嵌入二氧化钒(VO₂)从而对太赫兹波进行动态调控的方法。VO₂在68℃左右会发生绝缘体到金属的相变，导致其电导率发生4～5个数量级的显著变化。超表面由一个双开口金属谐振环阵列以及金属环开口处嵌入的VO₂结构组成。仿真结果表明，通过改变VO₂的电导率，太赫兹波可以实现高频与低频之间的谐振模式的切换。值得注意的是，这种模式转换不仅可以在实验中通过直接改变环境温度实现，还可以通过激光和强场太赫兹的泵浦完成。这种多样化的激励为该超表面在实际多场景应用中动态调控太赫兹波提供了参考。     

变工况下风电齿轮箱轴承动力学特性研究

轴承是风电机组齿轮箱的核心零部件，具有高转速、且转速和载荷随风速不断变化的特点，这些特点影响着轴承的动力学特性。本文针对风速变化引起的风电齿轮箱轴承动力学问题，建立了考虑轴承刚柔耦合的动力学模型，开展了变工况下轴承动力学特性研究，获得变速、变载条件下轴承保持架运动、应力等动态性能的变化规律。结果表明：转速和载荷的波动均会影响轴承保持架应力状态及其位移；转速和载荷的突然波动使保持架应力和位移增加。本文的研究为风电齿轮箱轴承动力学特性研究提供了数据支持。     

超超临界直流锅炉水冷壁横向裂纹治理

近年来国内多台超超临界直流锅炉燃烧器中部至中间集箱入口的水冷壁向火侧存在大量横向裂纹缺陷,某厂2015年至今因该问题已发生15次爆管事件,严重威胁设备运行安全。目前,采取的常规措施有局部换管、堆焊、电弧喷涂、燃烧调整等,均是治标不治本,水动力深度优化是最有效的治理途径。常规水动力优化仅靠短时数据采集和理论计算进行节流孔圈扩孔调整,往往效果不佳。该厂通过对多煤种、多工况、全时段的水冷壁实际运行情况进行大数据采集和热负荷分布规律研究,并在综合整治的基础上,对水冷壁实施了缩孔、扩孔相结合的精细化水动力优化调整,调整后取得了很好的效果。     

化工类专业教学中素质培养的设计与实践

为将“立德树人”根本任务贯穿化工类教学全过程，以应用化学专业学生为教学受体，以精细化学品分析技术课程为实践载体，采用“分析学情-融入要素-设计问题-混合实施”的教学设计过程与教学模式，探索在化工类专业教学中润物无声的课程思政模式，提出人为本、德为先、素质情感协同发展的素质要素，以期为化工类专业教学的课程思政研究与实践提供有益借鉴。