本地差分隐私下的高维数据发布方法

从众多用户收集的高维数据可用性越来越高,庞大的高维数据涉及用户个人隐私,如何在使用高维数据的同时保护用户的隐私极具挑战性。文中主要关注本地差分隐私下的高维数据发布问题。现有的解决方案首先构建概率图模型,生成输入数据的一组带噪声的低维边缘分布,然后使用它们近似输入数据集的联合分布以生成合成数据集。然而,现有方法在计算大量属性对的边缘分布构建概率图模型,以及计算概率图模型中规模较大的属性子集的联合分布时存在局限性。基于此,提出了一种本地差分隐私下的高维数据发布方法PrivHDP(High-dimensional Data Publication Under Local Differential Privacy)。首先,该方法使用随机采样响应代替传统的隐私预算分割策略扰动用户数据,提出自适应边缘分布计算方法计算成对属性的边缘分布构建Markov网。其次,使用新的方法代替互信息度量成对属性间的相关性,引入了基于高通滤波的阈值过滤技术缩减概率图构建过程的搜索空间,结合充分三角化操作和联合树算法获得一组属性子集。最后,基于联合分布分解和冗余消除,计算属性子集上的联合分布。在4个真实数据集上进行实验,结果表明,PrivHDP算法在k-way查询和SVM分类精度方面优于同类算法,验证了所提方法的可用性与高效性。

意外充分性引导的深度神经网络测试样本生成

由于深度神经网络(deep neural network,DNN)模型的复杂性和不确定性等属性,对模型的一般行为和边界行为进行充分的测试是保障模型质量的重要手段.当前的研究主要基于制定的覆盖准则,结合模糊测试技术生成衍生测试样本,从而提升测试充分性,但较少综合考虑测试样本的多样性及个体揭错能力.意外充分性指标量化测试样本与训练集在神经元输出方面的差异,是测试充分性评估的重要指标,目前缺乏基于此指标的测试样本生成方法.因此,提出了一种意外充分性引导的深度神经网络测试样本生成方法,首先,筛选对于决策结果贡献较大的重要神经元,以其输出值为特征,改进意外充分性指标;其次,基于测试样本的意外充分性度量筛选具有揭错能力的种子样本;最后,利用覆盖引导的模糊测试思想,将测试样本的意外充分性值和DNN模型预测的类别概率差异作为联合优化目标,利用梯度上升算法计算扰动,迭代生成测试样本.为了验证所提方法的有效性,选取5个DNN模型作为被测对象,涵盖4种不同的图像数据集,实验结果表明,改进的意外充分性指标能够有效捕捉异常的测试样本,同时减少计算时间开销.在测试样本生成方面,与方法DeepGini和RobOT相比,基于所提的种子样本选择策略生成的衍生测试集的意外覆盖率最高提升了5.9个百分比和15.9个百分比.相比于方法DLFuzz和DeepXplore,所提方法的意外覆盖率最高提升了26.5个百分比和33.7个百分比.

一种无需手工标注的半监督学习关键词抽取方法

关键词的自动抽取技术是为了满足信息时代人们对特定领域知识快速便捷获取的需求.它也是机器翻译、信息检索、知识图谱构建等应用场景中的关键基础问题和研究热点.监督学习方法的效果是建立在有现成的大量的带有准确标注的高质量的数据集的前提上的,无法在低资源环境下快速运用.本文提出了一种考虑词频、词长以及词大小写特征的无监督算法以及结合了该无监督算法的自扩展迭代的半监督学习关键词抽取方法.半监督学习方法在同样无需手工标注关键词的前提下,相比无监督算法具有更高的F1值.

智能合约漏洞检测技术综述

智能合约作为可信的去中心化应用,获得了广泛的关注,但其安全漏洞问题对其可靠性带来了巨大威胁.为此,研究者们利用各种前沿技术(如模糊测试、机器学习、形式化验证等)研究了多种漏洞检测技术,并取得了可观的效果.为了系统性地梳理与分析现有智能合约漏洞检测技术,搜集截至2021年7月关于智能合约漏洞检测的84篇论文,根据它们的核心方法进行分类,从每种技术的实现方法、漏洞类型、实验数据等方面展开分析,同时对比国内外研究现状在这些方面的差异.最后,对现有的智能合约漏洞检测技术进行总结,探讨面临的挑战,并展望了未来的研究方向.

基于AADL的DIMA系统建模与可调度性分析方法

随着航空电子系统功能的复杂性不断增加,航空电子架构由综合化向分布式综合化(DIMA)发展.考虑网络延迟的DIMA系统可调度性分析成为一个重要挑战.本文提出基于AADL(Architecture Analysis and Design Language)的DIMA系统架构建模和可调度性分析方法.首先,提出光纤通道(Fibre Channel,FC)网络属性集扩展和自定义调度算法属性集扩展,构建DIMA系统架构模型;其次,提出一种支持复杂自定义调度算法的DIMA系统可调度分析框架,其中包括OPNET网络延迟分析、自定义调度算法建模与验证及AADL模型到Cheddar模型的转换;最后,基于工业界实际案例分析所提方法的有效性.

一种结合代码片段和混合主题模型的软件数据聚类方法

使用主题模型进行文档聚类是众多文本挖掘任务中一种常见的做法。许多研究针对软件问答网站的数据,利用主题模型进行聚类来分析不同领域在社区的发展情况。然而,这些软件相关数据往往包含代码片段且文本长度分布不均,使用传统单一的主题模型对文本数据建模,易得到不稳定的聚类结果。文中提出了一种结合代码片段和混合主题模型的聚类方法,并使用Stack Overflow作为数据源,构造了在该平台上被提问数量排名前60的Python第三方库数据集,经过建模,该数据集最终划分为以下6个不同的领域:网络安全、数据分析、人工智能、文本处理、软件开发和系统终端。实验结果表明,在自动评估和人工评估的指标上,使用代码片段结合文本进行主题建模,在聚类结果划分的质量上表现良好,而联合多个模型进行实验,一定程度上提高了聚类结果的稳定性和准确性。

基于MTRDL的自动飞行系统模式需求建模与验证方法

在民机自动飞行过程中,自动飞行系统模式转换是影响安全的重要因素,随着现代民机机载系统的功能与复杂度的快速增长,在需求阶段对自动飞行系统模式转换的安全性分析和验证成为重要的挑战.飞行模式转换的复杂性不仅体现在自动飞行过程中必需的多重飞行模式之间的交互关系,还体现在模式转换与外部环境之间复杂的数据与控制交联关系,这些交联关系同时隐含了飞行模式转换的安全性质,这些特征提高了形式化方法的应用难度.提出一种领域特定的建模验证框架:首先,提出面向自动飞行系统模式转换的领域需求建模语言MTRDL和基于该语言扩展于SysML上的建模方法;其次,提出基于安全需求模板的安全性质辅助规约方法;最后,通过对某机型的若干条目化需求的实例研究,证明所提方法在自动飞行系统模式转换需求验证中的有效性.

基于PPO算法的不同驾驶风格跟车模型研究

自动驾驶对于减少交通堵塞、提高驾驶舒适性具有非常重要的作用,如何提高人们对自动驾驶技术的接受程度仍具有重要的研究意义。针对不同需求的人群定制不同的驾驶风格,可以帮助驾驶人理解自动驾驶行为,提高驾驶人的乘车体验,在一定程度上消除驾驶人对使用自动驾驶系统的心理抵抗性。通过分析自动驾驶场景下的跟车行为,提出基于PPO算法的不同驾驶风格的深度强化学习模型设计方案。首先分析德国高速公路车辆行驶数据集(HDD)中大量驾驶行为轨迹,根据跟车时距(THW)、跟车距离(DHW)、行车加速度以及跟车速度特征进行归类,提取激进型的驾驶风格和稳健型的驾驶风格的特征数据,以此为基础编码能够反映驾驶人风格的奖励函数,经过迭代学习生成不同驾驶风格的深度强化学习模型,并在highway env平台上进行道路模拟。实验结果表明,基于PPO算法的不同风格驾驶模型具有完成任务目标的能力,且与传统的智能驾驶模型(IDM)相比,能够在驾驶行为中准确反映出不同的驾驶风格。

一种基于同步语义对齐的异构缺陷预测方法

异构缺陷预测(heterogeneous defect prediction,HDP)在具有异构特征的项目间进行缺陷预测,可以有效解决源项目和目标项目使用了不同特征的问题.当前大多数HDP方法都是通过学习域不变特征子空间以减少域之间的差异来解决异构特征问题.但是,源域和目标域通常呈现出巨大的异质性,使得域对齐效果并不好.究其原因,这些方法都忽视了分类器对于两个域中的同一类别应产生相似的分类概率分布这一潜在知识,没有挖掘数据中包含的内在语义信息.另一方面,由于在新启动项目或历史遗留项目中搜集训练数据依赖于专家知识,费时费力且容易出错,探究了基于目标项目内少数标记模块来进行异构缺陷预测的可能性.鉴于此,提出一种基于同步语义对齐的异构缺陷预测方法(SHSSAN).一方面,探索从标记的源项目中学到的隐性知识,从而在类别之间传递相关性,达到隐式语义信息迁移.另一方面,为了学习未标记目标数据的语义表示,通过目标伪标签进行质心匹配达到显式语义对齐.同时,SHSSAN可以有效解决异构缺陷数据集中常见的类不平衡和数据线性不可分问题,并充分利用目标项目中的标签信息.对包含30个不同项目的公共异构数据集进行的实验表明,与目前表现优异的CTKCCA、CLSUP、MSMDA、KSETE和CDAA方法相比,在F-measure和AUC上分别提升了6.96%、19.68%、19.43%、13.55%、9.32%和2.02%、3.62%、2.96%、3.48%、2.47%.

用户评论驱动的语音测试数据生成方法

目前,语音识别的测试需要提供语音及其转录文本,测试语音需要涵盖各个场景下的语音输入,因此,测试语音的数量远远不够.鉴于用户评论中包含用户使用场景等可辅助测试的信息,文中提出一种用户评论驱动的语音测试数据生成方法.首先,爬取移动应用市场中语音相关应用的用户评论,对其进行清洗和预处理.其次,提取评论中的语音属性并分析语音属性在评论中的组合.最后,通过数据蜕变对语音种子进行语音属性及其组合的变换,生成语音测试数据.文中对百度、阿里云和讯飞语音识别进行实验,通过语音种子与生成测试语音的输出结果是否一致来评估识别错误率.实验结果表明,生成的测试语音可以有效检测出三款语音识别软件中的错误行为.

一种面向自然语言需求的安全需求获取方法研究

在软件开发早期获取软件安全(Security)需求可以有效减少软件安全问题的发生.传统的安全需求获取方法大多依赖安全领域的专家知识,需要手工执行,且获取的安全需求模型对相关安全标准的符合性缺乏考虑.本文阐述了一种从英文自然语言描述的需求文本中自动获取安全需求的方法:首先,基于自然语言处理技术抽取英文需求中的实体(如资产)以及实体关系(如用户对资产的操作);然后,采用基于深度学习的多标签文本分类模型预测需求的安全目标集;最后,通过匹配获得并实例化基于通用标准(CC:Common Criteria)的安全需求模板.此外,本文通过一组基于安全目标的多标签需求文本分类实验,选择出实验指标最优的深度学习模型:BERT-TextCNN,并将其应用到支撑本文方法的工具中.

自动飞行模式转换逻辑的形式化建模与验证

自动飞行控制系统(Automatic flight control system,AFCS)是现代飞机中重要的安全关键系统之一,飞行引导控制系统(Flight guidance control system,FGCS)是其重要的组成部分。FGCS中的飞行模式有数十种,模式转换逻辑十分复杂,在各个模式间转换时易出现模式混淆等问题,难以对其安全性和正确性进行验证。而利用计算机科学中的形式化方法,通过对安全关键系统进行形式化建模和验证,可以提高系统的正确性和安全性。本文以典型FGCS中的自动飞行模式转换逻辑作为研究对象,采用自主研制的软件工具ART(Avionics requirement tool)对其进行形式化建模与验证,并与Matlab/Simulink中的Design Verifier工具进行了验证能力和效率的对比分析。实例研究结果表明,采用形式化方法对FGCS的自动飞行模式转换逻辑进行建模、验证可行,所研制的软件平台具有更完善的验证能力和更好的验证效率。

嵌入式机载软件安全性分析标准、方法及工具研究综述

嵌入式软件在安全关键系统中的应用,使得保障软件安全性成为软件工程领域的研究热点之一.以典型嵌入式软件系统机载软件为基础,对机载软件安全性保障的标准、方法及工具进行综述.首先,对机载软件领域所采用的软件安全性相关的标准进行简介,并给出机载软件安全性分析框架;其次,从机载软件安全性分析框架出发,将机载软件安全性保障方法划分为3个方面,即,机载软件安全需求的提取与规约、面向标准的机载软件开发、机载软件安全需求验证.对这3个方面的现有研究工作以及工业应用进行了综述;然后,针对当前适航标准的要求对机载软件安全性保证过程中软件安全证据的收集方面的研究工作进行了总结;最后,提出机载软件安全性领域存在的挑战和未来的研究方向.

面向异常处理的代码智能化推荐

为了保证软件的健壮性以及系统的可靠性,异常处理被广泛应用于软件开发过程中。开发者们希望选择合适的异常处理代码以防止出现程序崩溃或者内存泄漏等问题。然而开发者,尤其是新手,由于缺乏经验很难编写出正确或规范的异常处理代码。为了协助开发者编写正确的异常处理代码,提出了面向异常处理的代码智能化推荐方法,即DeepEHCR。该方法通过构建API调用树来表示异常发生位置的上下文信息,然后根据上下文信息,利用自注意力网络推荐相应的异常处理策略。针对处理异常这一具体策略,利用Transformer模型进一步推荐处理异常相关的API序列。实验表明DeepEHCR在异常处理策略推荐和API序列推荐上都有较高的性能。在异常处理策略推荐方面,Accuracy、Precision、Recall以及F1-score的值分别达到了89.78%、89.98%、89.34%以及89.59%。在API序列推荐方面,Hit@1/3/5的值分别达到了57.83%、69.73%、74.79%。除此之外,DeepEHCR在修复真实的异常漏洞方面也优于现有研究工作。

试飞数据库管理系统实现研究

试飞数据库管理系统(FTDBMS)是支持军机、民机、直升机等各类试飞数据处理需要的工程数据库管理系统。文中分析了试飞数据库管理系统的特点,重点分析了历程和非历程数据的特征,给出了试飞工程数据管理的实现方法,提出了松耦合和紧耦合两种数据访问接口,描述了试飞数据标识体系及其工作原理,该系统的研制将我国试飞数据处理软件提高到集成化、广适应、标准化。

治理理论视域下的我国海上搜救管理体制创新

为应对我国海上搜救管理体制在组织结构、权责关系、管理机制、制度体系等方面存在的亟待解决的问题,引入治理理论。该理论是一种新兴的公共管理范式,为现代公共管理提供了一种新的认识图式和组织框架,其核心思想在于多元主体对公共事务的共同参与,对我国海上搜救管理体制的创新具有借鉴意义。提出整合政府和社会的力量,实现由传统的一元管理到多元治理的转变,以更好地应对日益复杂化的海上突发事件。

10kV配网工程施工安全管理的技术措施

10kV配网工程主要针对用户所开展的,施工过程中涉及的外部因素较多,维持施工过程中必须协调好各种关系,同时在各种电力保障环节中,工期紧,停电安排又十分紧张的情况下,要保证10kV配网工程的施工质量,就必须努力提高施工安全管理的相关技术措施,为配网工程的安全施工奠定坚实的基础。

从一元管理到多元治理:中国海上搜救管理体制变迁的趋向

基于治理理论的分析框架,通过对海上搜救工作中参与主体及权力运用的考察,将新中国成立以来中国海上搜救管理体制的变迁大致划分为萌芽、确立、转变、创新四个阶段,并总结出变迁的特点:参与主体从一元到多元,权力运行从单向到多向,工作机制从命令到协商。这一转变是经济社会转型的大背景下,党和政府自身理性化和外部压力双重作用的结果。海上搜救管理体制的改革创新要认真总结变迁经验,注重顶层设计,鼓励基层创新,学习别国经验。

海上搜救的公共物品属性辨析

阐述海上搜救的概念与内涵,分析国际公约和国内法律法规有关海上搜救的规定,运用现代公共物品理论,从物品的消费特征、供给特征、外部性特征等方面辨析海上搜救的公共物品属性,并对海上搜救的概念作出定义:海上搜救是政府组织协调一切可能的力量,包括公共的或私人的力量,为因海上突发事件的发生而遇险的各类人员和环境资源提供义务救助,以减少海上人命财产损失和环境资源破坏,从而最大限度地保障海上交通运输发展、维护社会公共利益的行为。

浅谈10kV配电线路防雷保护措施

近年来,从惠州地区的10kV配电线路的运行表明,10kV配电线路雷害事故频繁发生,严重危害了配电网的供电可靠性和电网安全,影响了人们群众的生产、生活用电。因此,本文根据10kV架空线路常发生故障的特点,并结合10kV配电线路的运行特点,认真研究了10kV配电线路的防雷保护措施,对于保证10kV配电线路安全运行具有重要的实际意义。