基于学习的源代码漏洞检测研究与进展

源代码漏洞自动检测是源代码漏洞修复的前提和基础,对于保障软件安全具有重要意义.传统的方法通常是基于安全专家人工制定的规则检测漏洞,但是人工制定规则的难度较大,且可检测的漏洞类型依赖于安全专家预定义的规则.近年来,人工智能技术的快速发展为实现基于学习的源代码漏洞自动检测提供了机遇.基于学习的漏洞检测方法是指使用基于机器学习或深度学习技术来进行漏洞检测的方法,其中基于深度学习的漏洞检测方法由于能够自动提取代码中漏洞相关的语法和语义特征,避免特征工程,在漏洞检测领域表现出了巨大的潜力,并成为近年来的研究热点.本文主要回顾和总结了现有的基于学习的源代码漏洞检测技术,对其研究和进展进行了系统的分析和综述,重点对漏洞数据挖掘与数据集构建、面向漏洞检测任务的程序表示方法、基于机器学习和深度学习的源代码漏洞检测方法、源代码漏洞检测的可解释方法、细粒度的源代码漏洞检测方法等五个方面的研究工作进行了系统的分析和总结.在此基础上,给出了一种结合层次化语义感知、多粒度漏洞分类和辅助漏洞理解的漏洞检测参考框架.最后对基于学习的源代码漏洞检测技术的未来研究方向进行了展望.

揭示明确定义的金属-N_(4)位点在电催化硝酸盐还原中的活性趋势

氨是一种重要的化工原材料,广泛用于肥料、药物、塑料以及其它化工产品的生产.特别是,氨作为一种绿色、新型的替代燃料,正逐渐被视为未来可持续能源体系的重要组成部分之一.近期,研究者们提出了一种新的等离子体电催化合成氨的方法,为氨的生产开辟了新的途径.该方法首先在等离子处理条件下将空气中的氮气和氧气氧化成为氮氧化物;然后,通过电催化还原NOx-(主要为NO_(2)-/NO3-等)合成氨.在该过程中,金属-氮-碳单原子(M-N-C SACs)催化剂因其金属原子利用率高、活性和选择性好等优点而受到广泛关注.然而,由于当前催化剂合成路线的可控性不足,导致金属中心的配位环境复杂,MNx配位数(x=2-5)不明确,阻碍了对催化剂本征活性趋势的深入揭示.为了解决上述问题,研究者们开始关注具有均匀且明确MN_(4)结构的金属酞菁(MPc),并将其作为模型催化剂,用于深入研究电催化硝酸盐还原反应的活性位点和反应机理.本文将六种具有明确MN_(4)结构的金属酞菁催化剂(M=Mn,Fe,Co,Ni,Cu和Zn)负载在卡博特碳黑XC-72R载体上,并探究了不同金属中心的MN_(4)位点对硝酸盐还原合成氨的活性影响.扫描电子显微镜、X射线光电子能谱以及氮气吸脱附等温曲线结果表明,六种不同金属中心的MPc/XC-72R催化剂间的差异仅在于金属中心,从而排除了载体等其他因素的干扰.实验结果显示,金属中心对硝酸盐还原合成氨的活性顺序为:FeN_(4)>CuN_(4)>NiN_(4)>MnN_(4)>CoN_(4)>ZnN_(4).其中,FeN_(4)位点表现出最好的催化活性,在-1.0 V vs.RHE时,氨的法拉第效率达到83.3%,产率为2.94 mgNH3 h^(-1)cm^(-2),转化频率(TOF)为4395.2 h^(-1).相比之下,在相同条件下,ZnN_(4)位点上亚硝酸盐的选择性和产率最高,亚硝酸盐的法拉第效率为49.1%,产率达到16.8 mgNO_(2)h^(-1)cm^(-2).此外,FeN_(4)位点的单原子催化剂表现出较好的循环稳定性,在-0.8 V vs.RHE的电位下,经过20次循环测试,氨的法拉第效率仍能维持在80%左右.密度泛函理论计算结果表明,FeN_(4)位点对NO_(2)中间体和氢原子具有适宜的吸附能,有利于硝酸盐加氢进一步生成氨.相比之下,NO_(2)在ZnN_(4)位点上吸附很弱,导致NO_(2)容易从催化剂表面脱附至溶液中,形成亚硝酸盐副产物.此外,计算结果还显示,FeN_(4)位点上硝酸还原反应的决速步骤NO*→HNO*的自由能差仅为0.07 eV,进一步证实了FeN_(4)位点在硝酸盐还原合成氨反应中的优异活性.综上,本文系统研究了六种具有明确MN_(4)结构的金属酞菁催化剂在硝酸盐还原合成氨反应中的活性趋势,并探究了不同MN_(4)位点对硝酸盐还原的活性影响.结合密度泛函理论计算,揭示了不同MN_(4)位点对硝酸盐还原反应的机理.为深刻理解硝酸盐还原反应机制,指导设计高效活性位提供了参考.

碱激发富镁镍渣淤泥固化土USC及机理分析

研究固化剂质量分数(固化剂掺量)、淤泥水的质量分数及碱激发剂种类等因素对淤泥固化土无侧限抗压强度(UCS)的影响,采用扫描电镜(SEM)、X射线能谱(EDS)分析、X射线衍射(XRD)和压汞仪(MIP)分析淤泥固化土的微观结构,并揭示其作用机理。试验结果表明:碱激发富镁镍渣固化剂能有效固化淤泥土,最高强度可达702 kPa;由淤泥固化土水化反应生成了钠镁硅铝酸盐聚合物凝胶产物(N-M-A-S),凝胶产物通过黏结土体颗粒并填充土体孔隙,使淤泥固化土的结构更加致密紧实。

碱激发剂对镍渣基地聚物砂浆力学性能的影响

以工业固废镍渣为原料,采用机械力化学制备单组分镍渣基地聚物。研究碱激发剂种类和碱掺量对镍渣基地聚物砂浆抗压强度的影响规律,结合XRD、SEM及EDS等试验对水化产物进行表征。结果表明:当碱激发剂为复掺Na_(2)SiO_(3)/Na_(2)CO_(3),w_(Na_(2))O=6.5%时,单组分镍渣基地聚物28 d抗压强度可达68.96 MPa。单掺NaOH对镍渣活性激发效果有限,单掺Na_(2)SiO_(3)和复掺Na_(2)SiO_(3)/Na_(2)CO_(3)激发效果显著,单掺Na_(2)SiO_(3)和复掺Na_(2)SiO_(3)/Na_(2)CO_(3)不能使地聚物的矿物组成发生较大改变,但可以显著提高反应体系中凝胶产物的生成量,改善地聚物微观结构的致密程度。

宫内宫外复合妊娠行腹腔镜手术21例的护理

总结21例宫内宫外复合妊娠患者行腹腔镜手术的护理体会。加强健康宣教以便早期诊断,腹腔镜手术前做好心理疏导、密切病情观察及积极做好术前各项准备,术后保证患者正确舒适的体位并做好饮食指导,重视保胎护理,积极预防并发症,加强出院指导。通过治疗护理17例成功分娩,4例因宫内流产终止妊娠。

第三代移动无线电系统(一)

集第二代蜂窝移动电话系统和无绳电话功能于一体的第三代移动无线电系统将是一个能够提供多种通信业务并能在多样环境下运行的系统。第三代移动无线电系统将凭籍许多多功能终端向用户提供可靠的、全方位的和高质量的通信业务。本文研究了影响第三代移动无线电系统通信业务的实现及其系统容量的因素。同时,本文还介绍了第三代移动无线电系统中关于无线电网路、无线电接口及支持它的固定网路的一些特点和技术可行性。

第三代移动无线电系统(二)

五、无线接口 将移动单元从无线网接入固定网就是无线接口,通常称之为空中接口。对第三代系统来说,空中接口应能满足较大范围环境的要求,参见图5。特别地,一个环境与另一个环境的界面要么是突变的,要么是连续的。例如,当一个用户从一个城市的市中心移动到它的郊区时,通信环境在变化,而且无线电波传播特性也逐渐变化。对比之下。

智慧城市发展 标准与规划先行

2010年，全世界有300亿只RFID标签，5年中增长了33倍；2011年，全世界有1万亿物品与20亿人被连接在一起；今天，城市化催生了海量数据空间的生成，云计算、大数据处理产业能力正飞速提升……毋庸置疑，在技术和产业层面，我们已经来到物联化、互联化、智能化高速发展的时代，而这些恰好是智慧城市——我们今天讨论的主角——发展的重要基础。

面向无人驾驶的地铁自动排班算法设计

以上海地铁10号线为例,在无人驾驶的运营模式上,提出一种轮乘点推荐方法,根据推荐指数计算结果,将原来的单轮乘点调整为双轮乘点设置,全面研究开发一套自动排班算法。与人工排班相比,排班过程实现完全自动化,司机人数减少30余人,生产率由60%左右提高至约72%,实现减员增效,提高了地铁公司的运营能力。

噪音过滤和深度学习相结合的安全缺陷报告识别

随着软件规模和复杂性的增加,不可避免会出现各种各样的软件缺陷,其中安全相关的软件缺陷容易被攻击者利用而可能造成重大的经济与生命财产损失.在软件开发维护过程中一般会采用缺陷报告追踪系统以缺陷报告的形式及时地记录和追踪软件所产生的缺陷.自动识别安全缺陷报告可以快速将缺陷报告仓库中和安全相关的缺陷报告识别出来,帮助修复人员及时发现安全缺陷并优先修复.目前常见的安全缺陷报告自动识别方法主要是基于文本挖掘和机器学习相结合的技术,但是由于安全相关缺陷具有特征复杂以及在实际项目中数量较少的特点,使得传统的基于机器学习的识别模型难以提取和安全相关的深层次语义特征,并且模型训练过程受数据集噪音的影响较大,从而导致模型的泛化性能提升出现瓶颈.为了解决该问题,本文提出了一种噪音过滤和深度学习相结合的安全缺陷报告识别框架,该框架首先使用词嵌入技术获取语料库中所有单词的分布式向量表示,然后采用本文提出的基于生成模型的噪音过滤方法FSDON(Filtering Semantically Deviating Outlier NSBRs)过滤与安全缺陷报告语义相似并且可能是噪音的非安全缺陷报告,最后使用不同的深度神经网络(LSTM、GRU、TextCNN和Multi-scale DCNN)构建安全缺陷报告识别模型,完成安全缺陷报告自动识别任务.本文方法在5个不同规模的数据集上进行了实验评估,实验结果表明,相比于目前最先进的基于文本挖掘和机器学习相结合的方法,本文方法在g-measure指标上平均提升8.26%,并且在不同规模的数据集上的性能均优于现有最先进的方法.

聚焦无线网络规划 打造TD-LTE精品网络

深入剖析了影响无线网络性能的主要因素,提出了多项创新的技术方法,包括:基于现有TD-SCDMA上行ISCP指标进行干扰排查,根据不同区域内建筑物及高建筑物占比和传播的强相关特性进行场景划分,以及基于2G/3G基站布局设计LTE无线网络。在此基础上,形成了新的LTE无线网络规划体系构架及其流程,并在全国13个城市的TD-LTE扩大规模试验网络得到应用验证。

融合通信助力运营商转型

随着移动互联网的快速发展,运营商的传统通信业务已不能满足用户需求,难以应对OTT的竞争。在此背景下,以Vo LTE为核心的融合通信成为运营商扭转颓势,转型发展的重要手段。深入分析了融合通信的发展模式,并与传统通信、OTT进行业务与技术对比,得出运营商发展融合通信的挑战及战略意义。

移动通信新技术——LTE快速发展

我国移动通信的跨越式发展,技术进步的推动是关键因素。数据业务爆发式增长,物联网技术加速对移动带宽的需求,视频业务对流量的巨大需求,加速了LTE技术的发展;而LTE技术也必将推动移动通信进入一个新阶段。

基于动态随机多属性决策的军事训练成绩评估

为了更加科学合理地评估军事训练质量,提出基于动态随机多属性决策的军事训练成绩评估方法。首先给出动态随机正态分布数及其加权算术平均算子的定义,再利用动态正态分布数加权平均算子(DNDNWAA)对正态分布属性值进行集成,建立动态随机多属性决策模型,最后选取某部合成营军事训练成绩进行实例验证。实验结果表明,基于动态随机多属性决策方法能够有效减少主观因素的影响,较为客观地评估出部队的真实军事训练质量。

技术力量雄厚的邮电部北京设计院第二设计所

邮电部北京设计院第二设计所是以无线传输设计为主的专业设计单位,主要承担微波、卫星、移动通信及无线寻呼、集群系统等工程的勘察设计。 该所技术力量雄厚,拥有一批无线通信专业的知名专家和中青年技术骨干。近年来,该所承担了10多条邮电部干线和省内干线数字微波工程设计,7个新建及扩建地球站工程设计和14个省市(自治区)模拟及数字移动通信工程设计。 近年来,该所承担的设计项目中共获奖13项,其中国家级优秀设计奖2项,邮电部优秀设计奖6项,邮电部科技进步奖5项。

聚焦质量提升 打造精品网络

自2013年12月工信部颁发4G牌照以来，中国移动4G网络通过三期工程的快速推进，建成了全球最大的4G网络。截至今年6月底，已建成超过94万个4G基站，实现了市区、县城和乡镇区域的连续覆盖，以及部分农村数据业务热点区域的有效覆盖，预计到今年底，4G基站总数将超过100万，销售终端2．5亿部，4G客户发展达到2．5亿，人口覆盖率超过85％。

承前启后,打造精品无线网络

TD—LTE一直是党中央和国务院非常关心、社会各界广泛关注的重大创新，对我国赢得移动互联网时代国际竞争、促进国民经济持续快速增长有重要作用，中央领导同志多次作出重要指示。政府各部委及产业界各方从国家政策引导、重大专项等资金投入、产业发展环境构建、技术创新及标准化、国际化拓展等方面正在全力推动TD—LTE的快速发展。