基于动态符号执行的C代码缓冲区溢出检测

缓冲区溢出是C程序中众多安全隐患的根源之一,以C程序代码为目标对象,提出了一个基于底层虚拟机中间代码的缓冲区溢出检测工具PathChecker.该工具基于动态符号执行方法,使用无量词谓词公式刻画缓冲区操作的安全性质,并利用可满足模型理论求解器技术检验缓冲区操作的安全性.实验结果表明,该工具能有效检测C代码中的缓冲区溢出漏洞,且易于推广至其他高级程序语言代码和其他类型安全漏洞的检测.     

构件行为协议实时性扩展及相容性验证

对复杂实时构件系统行为进行形式化描述和相容性验证,可以有效提高系统的正确性、可靠性。分析了学术界和工业界的主流构件模型及常见时间行为的形式化描述方法,对构件行为协议BP(Behavior Protocol)进行了扩展,提出了时间行为协议TbP(Timed Behavior Protocol),分析了构件组合中常见的相容性错误类型,给出了基于时间行为协议的构件组合相容性验证算法。TBP应用简洁、方便、易于验证。结合具体例子给出了应用示例。     

三维微阵列数据的多目标进化聚类

聚类技术广泛应用于微阵列数据分析中。在基因-样本-时间GST微阵列数据矩阵中,挖掘三雏聚类成为当前的热门研究课题。3D聚类过程经常需要对多个相互冲突的目标进行优化,而且进化算法以其强大的探寻能力成为高维搜索空间中非常有效的搜索方法。本文基于多目标进化计算方法提出一个新的3D聚类算法MOE-TC,以挖掘GST数据中的3D聚类。现实微阵列数据上的实验验证结果充分说明了本文算法的有效性。     

基于NDIS Hook的网络数据包拦截和发送技术研究

结合实际项目经验,主要介绍了目前个人防火墙最为广泛使用的技术——NDIS Hook技术,重点探讨了如何使用NDIS Hook技术在NDIS层实现数据包的拦截与发送。     

多Agent系统体系结构

1.引言基于Agent的系统是目前计算机科学领域中一个非常重要和活跃的研究方向,代表了一种新的方式和途径,可用于概念化、分析、描述和实现复杂而庞大的系统,因而体现了一种新的软件开发范型。这种范型在开发诸如internet这样的分布、开放环境中的软件系统时尤具吸引力。     

代码相似性检测技术:研究综述

程序代码的相似性检测是使用一定的检测手段度量程序代码间的相似程度,其对于提升高等教育中计算机课程教学效果和保护软件知识产权都有着重要的意义.介绍了代码相似性检测技术的研究意义和发展历程,阐述了本领域研究过程中的概念模型,深入分析了已有的几类代码相似性检测技术,总结了这几类技术各自的特点,同时探讨了一些相关研究,最后归纳了目前研究中的问题并展望了本领域研究的发展趋势.     

时间行为协议状态空间约减算法

对复杂时间行为协议状态进行约减对于缓解形式化验证的状态空间爆炸问题,提高验证工具系统的效率、实用性等具有重要意义。分析了实时构件组合的几种形态,对基于时间行为协议的组合理论和状态空间爆炸问题进行了讨论,给出了时间行为协议的状态空间约减算法并进行了分析,给出了示例。     

基于增量型聚类的自动话题检测研究

随着网络信息飞速的发展,收集并组织相关信息变得越来越困难.话题检测与跟踪(topic detection and tracking,简称TDT)就是为解决该问题而提出来的研究方向.话题检测是TDT中重要的研究任务之一,其主要研究内容是把讨论相同话题的故事聚类到一起.虽然话题检测已经有了多年的研究,但面对日益变化的网络信息,它具有了更大的挑战性.提出了一种基于增量型聚类的和自动话题检测方法,该方法旨在提高话题检测的效率,并且能够自动检测出文本库中话题的数量.采用改进的权重算法计算特征的权重,通过自适应地提炼具有较强的主题辨别能力的文本特征来提高文档聚类的准确率,并且在聚类过程中利用BIC来判断话题类别的数目,同时利用话题的延续性特征来预聚类文档,并以此提高话题检测的速度.基于TDT-4语料库的实验结果表明,该方法能够大幅度提高话题检测的效率和准确率.     

基于BERT的任务导向对话系统自然语言理解的改进模型与调优方法

任务导向对话系统的自然语言理解,其目的就是解析用户以自然语言形式输入的语句,并提取出可以被计算机所理解的结构化信息,其包含意图识别和槽填充两个子任务。BERT是近期提出来的一种自然语言处理预训练模型,已有研究者提出基于BERT的任务导向对话系统自然语言理解模型。在此基础上,该文提出一种改进的自然语言理解模型,其编码器使用BERT,而解码器基于LSTM与注意力机制构建。同时,该文提出了该模型的两种调优方法: 锁定模型参数的训练方法、使用区分大小写的预训练模型版本。在基线模型与改进模型上,这些调优方法均能够显著改进模型的性能。实验结果显示,利用改进后的模型与调优方法,可以分别在ATIS和Snips两个数据集上得到0.883 3和0.925 1的句子级准确率。     

中文社区问答中问题答案质量评价和预测

知识共享型网站为自动问答系统带来了新的研究契机。但用户提供的问题及其答案质量参差不齐,在提供有用信息的同时可能包含各种无关甚至恶意的信息。对此类信息进行判别和过滤,并选取高质量的问题与答案对,有助于在基于社区的自动问答系统中重用相关问题的答案以提高问答系统的服务质量。首先从中文社区问答网站上抓取大量问题及答案,利用社会网络的方法对提问者和回答者的互动关系及特点进行了统计与分析。然后基于给定的问答质量判定标准,对3000多个问题及其答案进行了人工标注。并通过提取文本和非文本两类特征集,利用机器学习算法设计和实现了基于特征集的问答质量分类器。试验结果表明其精度和召回率均在70%以上。最后分析了影响社区网络中问答质量的主要因素。