基于带阈值的BPE-dropout多任务学习的端到端语音识别

针对语音识别任务中出现的未登录词问题,提出一种带阈值的BPE-dropout多任务学习语音识别方法.该方法采用带随机性的字节对编码算法,在形成子词时引入带字数阈值的策略,将子词作为建模单元,编码器部分采用Conformer结构,与链接时序分类和注意力机制相结合.为进一步提升模型性能,引入动态参数对损失函数进行动态调节,并同时进行多任务训练和解码.实验结果表明,该方法采用子词作为建模单元可有效解决未登录词问题,在多任务学习框架下进一步提升了模型的识别性能.在公开数据集THCHS30和ST-CMDS上,该模型实现了超过95%的识别准确率.

位置结构导向的多模态代码摘要生成方法

针对软件维护中的自动代码摘要任务,提出了一种创新的模型,旨在解决现有方法在保留源代码语义结构信息方面的不足。该模型采用图神经网络和Transformer技术,以更全面地捕捉代码的语义信息和结构信息。此外,采用字节对编码算法来处理未登录词问题,并通过四元组的形式保留抽象语法树的结构信息。这样的组合使得模型在处理源代码时不仅能够全面地捕捉代码的语义特征,还能够准确地学习到代码的语法结构。在真实Java数据集上的实验结果表明,该模型在BLEU、METEOR和ROUGE指标上均优于基线模型,从而验证了其在生成更准确代码摘要方面的有效性。

Java源代码字节码剽窃检测方法及支持系统

提出一种Java源代码和字节码都适用的剽窃检测方法并实现了支持系统,该方法以类的Java文件或class文件为比较单元,从中抽取代表程序语法和语义特征的5种特征向量,综合计算产生两个类文件之间的相似度,可用于帮助判断两个类文件之间是否存在全部或部分剽窃现象.在人工修改程序的场景下进行的对比实验结果和剽窃检测实验结果表明,该方法可有效检测程序代码的严格拷贝和近似拷贝,有较高的检测性能,并且能够识别程序剽窃行为中对Java源文件所做的大部分类型的代码变换.

基于字节码图像和深度学习的Android恶意应用检测

提出一种将字节码转换成彩色图像后,再采用深度学习模型的新型Android恶意应用检测方法。首先将Android应用的字节码文件映射为三通道的RGB彩色图像,同时计算局部信息熵值,并将其作为Alpha通道,与RGB图像融合为带透明度的RGBA彩色图像,最后利用卷积神经网络方法对图像进行分类,实现一个Android恶意应用检测原型系统。通过对8种恶意代码家族进行分类实验验证,并与灰度图等其他同类可视化成像方法进行对比,发现该方法具有检测速度快、精确度高等优点。

使用Java字节码实现动态组件

在虚拟植物的研究中,一个重要的工作就是将多个植物器官集成为整株,为了简化集成过程和降低植物生长脚本的编辑难度,文章针对组合组件的特点,提出了使用Java字节码技术来实现动态组合组件的两种解决方案:编译法和直接生成法,并对直接生成法的原理和实现方法做了详细介绍,以此给出了实现动态组件的方法。

一种Android应用程序隐私数据泄露检测方法

提出一种基于扩展权限组合的Android应用程序隐私数据泄露检测方法。首先扩展Kirin安全规则集,然后从源代码层和字节码层分别提取Android应用程序申请的危险权限组合,最后动态检测是否存在隐私数据泄露的情形,并开发了支持工具DroidProtector。采用一组Android应用程序进行实验评估,结果表明,该方法能检测出更多类型的隐私数据泄露问题,DroidProtector在大幅度提高隐私数据泄露检测有效性的前提下仅引入了较小的性能开销。

基于随机插入策略的Java混淆器设计与实现

控制流混淆用于混淆程序的运行流程,从而防止对软件的逆向工程,但通常混淆后的程序在代码量以及执行时间方面都有较大增长。提出了随机插入混淆策略,采用分支插入算法和循环条件插入算法相结合,并引入了随机函数以限制代码的插入操作,从而控制代码长度的增长。使用BCEL设计并实现了基于Java字节码的控制流混淆转换工具,能够实现Java字节码的迭代混淆,且混淆结果具有一定的不可再现性。实验结果表明,该策略能够有效地控制混淆转换带来的性能过载,同时能够有效地防止逆向工程攻击。

Java安全机制的研究

Java安全机制已成为一个研究热点。本文从语言、字节码验证器、类加载器、安全管理器以及对象的安全性等多个方面详细探讨了 Java安全机制 。

基于Java的安全主动网络服务加载器研究

针对基于Java的主动网络系统缺乏代码撤销和防范拒绝服务（DoS）攻击的手段，提出了安全主动网络服务加栽器机制．该机制主要利用字节码重写技术，在不修改主动代码的前提下可以实现服务的强制性终止和针对主体的CPU、内存以及网络带宽的资源监控．CPU监控采用了独立线程的方式，这样可以充分保障CPU资源统计的准确性和有效性，而网络资源的监控利用了过滤器，从而保证了监控的完备性．实验结果表明，所提机制能够提高主动网络的安全性，虽仅为系统带来了大约15％～30%的额外开销，却不会影响主动网络的运行效率．

面向服务的分布式部分计值

从服务运行角度出发,提出利用部分计值技术优化服务的新方法,将通用服务例化为更有效的实现.基于字节码例化的部分计值和网格特性,分析并给出了分布式部分计值架构和实现机制.通过光线跟踪服务实例的分析,论述了部分计值对改进服务性能的可行性,使服务的设计和实现能够有机地统一和分离.

基于Java动态类装载实现不确定性处理

针对管理信息系统开发中不确定性处理问题,采用 Java 动态类装载技术,利用 Java 虚拟机和动态绑定机制简化这类问题的解决,通过系统运行时根据不同情况装载不同的类,这些类采用 Blob 对象存储在数据库中,每个类根据需要采用不同的算法,从而解决了不确定性处理问题,并将其应用到销售系统开发中,系统运行情况良好。

一种抵御逆向工程的安卓应用混淆技术研究

针对安卓应用容易被恶意逆向工程,引起代码注入、隐私数据泄露和侵害知识产权等安全问题.提出一种结合Java方法抽离和映射的代码混淆技术.其中,Java方法抽离利用了安卓Native化特性,将Java方法从DEX中抽离后封装到SO中.此外,Java方法映射对其指令操作码进行映射混淆构造不透明指令.随后通过Java方法注册和映射解释执行环境,对抽离映射混淆后的Java方法进行Native层的映射解释执行,确保混淆后的安卓应用运行逻辑的正确性.最后,从抗逆向工程有效性和运行性能两方面对安卓应用混淆效果进行实验.实验结果表明本文技术在不影响正常运行性能的情况下,具有良好的抵御逆向工程分析效果.

基于OTA技术实现USIM卡动态更新菜单

3G网络下的USIM卡利用OTA技术,让OTA服务器以数据短消息的形式将相应的OTA下载数据透明地传送给卡,对卡内的数据与菜单进行更新。在USIM卡COS(卡片操作系统)基础上,提出一个三层应用结构模型,阐述了业务菜单数据在卡内如何组织形成并且动态更新。对于菜单数据在COS中如何有效的存储和读取,自定义了一套以C语言实现的字节编码规则。该研究结果已经成功应用到卡的芯片中,有效解决USIM卡中的应用和服务主动与手机终端进行交互操作的问题。

基于Java实现模型动态调用

针对DSS开发中决策模型的不确定处理问题,将模型以BLob对象的形式存入ovacle数据库,利用Java动态类装载技术在运行时根据不同的情况装载不同的模型。该方法已被应用于煤炭销售系统开发中,目前运行情况良好。

汉字数值化的意义与方法

研究汉字内码的性质，讨论汉字数值化在计算机通信安全中的意义，并提出一种汉字数值化的方法．

串行通信中的字节与字符

本文讨论了VB串行通信中MSComm控件InputMode属性的使用方法。在Binary模式下传输数据,可以解决ASCII码中传送超过128的字符时所存在的问题,消除了在Text模式下,String变量只能处理ASCII码0～127的文本字符的缺陷,真正实现Windows环境下计算机与单片机的通信。同时给出了串行通信中字节的发送与接收的应用实例,具有一定的实用价值。

基于Java字节码的混淆技术研究

混淆是一种可以用于对移动代码和软件知识产权进行保护的程序变换技术。本文首先介绍了逆向工程和混淆技术原理,然后针对Java语言的跨平台性,对基于Java字节码的混淆算法进行了研究,该方案增加了生成字节码文件的复杂性;增加了抵抗攻击者动态分析的能力,增加了反编译的难度。

字节信息流并行CRC-32校验码电路设计与实现

CRC是一种能发现并纠正信息在存储和传输过程中连续出现的多位错误的校验编码.分析CRC码的校验原理及特点,推导相邻字节间的CRC-32校验码的计算方法,利用组合逻辑并行快速计算当前字节的32位CRC校验码,使用Verilog HDL设计编码电路,通过FPGA实现CRC-32编码及检错功能.电路不仅可以计算任意长度的字节信息流的CRC-32校验码,还可嵌入到通信传输系统中快速并行实现CRC-32的编码及检错运算,保证信息正确可靠地传输.

基于FPGA的高速串行码流接收器

数据的串并转换与字节对齐是高速串行数据通信的一个重要环节.为了使串并转换后输出的并行数据是一个完整字节,设计了一种基于FPGA的高速数据串并转换及字节对齐方法.首先在数据中嵌入8B/10B编码中的K28.5同步码,然后将数据串化发送.用Verilog HDL语言设计了串并转换模块和码形检测模块.串并转换模块负责产生并行时钟并将串行数据并行化后进行输出.实现了1∶10的串并转换以及并行数据字节比特偏移的检测和调整的功能.通过对不同传输速率下的数据进行实验验证,结果表明,该方案能满足高速串行数据通信的要求,减少了硬件电路的设计复杂程度.