基于注意力机制和知识蒸馏的小样本增量学习

目前小样本学习模型主要关注在小样本类别上的性能,却忽视了在辅助集上的性能。针对此问题,提出一种基于注意力机制和知识蒸馏的小样本增量学习模型,通过注意力机制来学习对小样本类别的泛化能力,同时通过知识蒸馏来保留对辅助集的鉴别能力,从而保证模型在辅助集和小样本数据上都有很好的分类性能。实验表明,提出的模型不仅仅在小样本数据上取得了良好的性能,并且在辅助集上的性能也没有受到太大的损失。

k度匿名社交网络隐私保护方法

随着社交网络的迅速发展,社交网络积累了大量的数据,它们在一定程度上反映了社会规律。社交网络分析人员研究这些数据可得到有用的信息,但在该过程中,往往伴随着用户隐私泄露。针对如何在挖掘有效知识的问题中保证隐私安全,提出了k度匿名社交网络隐私保护方法(k degree anonymity social network privacy protection method,KDSNP)。首先,将社交网络转化为度序列,采用聚类的方法生成超点,再对超点进行划分得出至少包含k个节点的超点,以满足k度匿名的要求保证用户隐私,最后通过邻域中心概念和结构相似度相结合,对节点的边进行删除和增加,能有效减少信息损失和提高数据的效用性。在不同的数据集上的试验结果表明,与其他类似技术相比,该方法在匿名图和原始图间的平均相对性能较好。

基于异质信息网络的安卓虚拟化程序检测方法

考虑到安卓应用虚拟化技术的功能特性,精确检测安卓虚拟化程序是识别其隐藏安全风险的基础和必要前提。为此,提出了基于异质信息网络的安卓虚拟化程序检测方法,并实现了原型系统Aiplugin。根据安卓虚拟化程序的特点,提取四类静态程序特征,并将程序特征映射到异质信息网络上,以元路径的形式将不同程序关联起来。采用异质图注意力网络表征算法和OC-SVM算法,融合不同视图的程序语义信息,实现对安卓虚拟化程序的表征和分类。实验结果表明,相较于当前的代表性工具VAhunt,Aiplugin可有效检测包括平行空间等更多类型的安卓虚拟化程序。

新工科背景下的智能终端软件开发课程教学改革与实践

安徽工程大学计算机与信息学院对智能终端软件开发课程进行了新工科背景下的教学改革与实践,改革针对智能终端软件开发课程教学中的痛点问题,“回归工程”走向“融合创新”,基于“以问题为导向的项目驱动型(POPBL)”教学模式,通过横向结合多课程领域知识,由浅入深纵向贯穿项目案例教学,从专业角度鼓励学生关注社会问题,引导学生从实际需求出发,分解复杂问题。实践表明,课程教学改革有效提高了智能终端软件开发课程教学的有效性和高阶性,实现了知识趣味化、内容多元化、项目串联化、培育立体化,塑造了学生“主动探究、学以致用、合作探讨、开放创新”的未来软件工程师素养。

基于OBE理念的软件项目管理课程教学改革研究

结合工程教育专业认证的要求,基于成果导向教育(OBE)理念,对软件项目管理课程进行教学改革研究。课程教学改革包括课程目标、理论教学、实验教学和课程评价体系等四个方面,分别体现课程教学的目标导向、成果导向和能力导向。其中,课程目标立足于支撑学生毕业要求,理论教学融合课程思政元素,实验教学着重培养学生解决复杂软件工程问题的能力,课程评价体系强调持续改进。基于OBE理念的软件项目管理课程教学改革,能够提高课程教学的合理性,同时为工程教育认证背景下的其他课程教学改革提供一定的参考价值和借鉴意义。

基于SmartVerif的比特币底层协议算力盗取漏洞发现

比特币引入了一种新的P2P(Peer to Peer)交易方法,并依靠其底层协议实现去中心化交易.然而,由于目前缺乏对比特币各底层协议的细粒度形式化分析和系统建模,比特币安全性并未被保证.本文通过设计多维度的比特币安全模型引理和细粒度的比特币模型规则,系统地抽象了多协议组合运行考虑下的比特币协议实体交互,完成了对比特币的形式化符号建模与自动化安全分析.与以前的工作相比,本文更细粒度地建模了比特币协议实体及其相关操作,并全面设计了满足比特币各实体需求的安全属性.此外,本文利用自动化形式化验证系统SmartVerif实现了无需额外手工推导证明的形式化验证实验,通过将本文所建模的符号模型规则与引理作为SmartVerif的输入,发现了比特币底层协议算力盗取攻击.