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一种约束制导的机器学习框架漏洞检测方法
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作者 刘昭 邹权臣 +4 位作者 于恬 王旋 张德岳 孟国柱 陈恺 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1120-1137,共18页
随着机器学习在社会各领域中自主决策场景的广泛应用,人们对机器学习框架中潜在漏洞的担忧也在日益增加.然而,由于其复杂的实现,针对框架的系统化、自动化测试成为一项艰巨的任务.现有对机器学习框架测试的研究在生成有效测试数据方面... 随着机器学习在社会各领域中自主决策场景的广泛应用,人们对机器学习框架中潜在漏洞的担忧也在日益增加.然而,由于其复杂的实现,针对框架的系统化、自动化测试成为一项艰巨的任务.现有对机器学习框架测试的研究在生成有效测试数据方面尚不成熟,导致测试数据无法通过合法性校验并因此无法检测到目标漏洞.本文提出了ConFL,一种基于约束的机器学习框架模糊测试工具.ConFL能够自动从框架源代码中提取约束而无需任何先验知识.在约束的指导下,ConFL可以生成能够通过校验的有效输入,并执行到框架更深层次的代码逻辑.此外,本文设计了一种算子分组调度技术来提高模糊测试的效率.为了证明ConFL的有效性,本文主要在Tensor-Flow框架上评估了其性能.测试发现,与现有的SOTA工具相比,ConFL能够覆盖更多的代码行,并生成更多有效的测试数据;在相同版本的TensorFlow框架上,ConFL能检测出更多的已知漏洞.此外,ConFL在不同版本的TensorFlow中发现了84个未知漏洞,这些漏洞全部被官方修复并被分配了CVE编号,其中包括3个严重漏洞,13个高危漏洞.最后,本文还在PyTorch和PaddlePaddle中进行了通用性测试,迄今为止发现了7个漏洞. 展开更多
关键词 机器学习框架 约束提取 算子测试 模糊测试 漏洞检测
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基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测与异常点识别 被引量:2
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作者 李之红 申天宇 +1 位作者 文琰杰 许旺土 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2023年第3期157-165,174,共10页
城市网约车订单需求体现了居民出行活力,同时表征了出行规律和内在特征。如何从复杂动态的时变数据中准确地识别异常点并进行调度优化,是优化网约车平台运力的关键环节。建立了网约车订单需求数据的时间序列图,并分析了订单需求的动态特... 城市网约车订单需求体现了居民出行活力,同时表征了出行规律和内在特征。如何从复杂动态的时变数据中准确地识别异常点并进行调度优化,是优化网约车平台运力的关键环节。建立了网约车订单需求数据的时间序列图,并分析了订单需求的动态特性,提出1种基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测模型(ARIMA-BPNN-DSR,ABD)。混合模型由差分整合移动平均自回归模型(auto regressive integrated moving average model,ARIMA)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)通过动态选择回归算法(dynamic selection of regression,DSR)融合而成。混合模型汲取了统计方法的鲁棒性和机器学习方法的高效性,并考虑各个独立基线模型在数据局部空间上的性能表现。以2019年和2020年(疫情影响下)厦门市滴滴网约车平台订单数据作为试验基准并进行对比分析,结果表明:①与多个基线模型相比,ABD模型实现了最优的预测性能,同时在面向疫情外部因素影响下同样表现出优异的性能;②消融实验表明,在常规序列中,BPNN对融合模型的预测性能增益更高。混合模型相比较单独的ARIMA和BPNN模型,在预测性能指标上,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别提高22.77%和13.50%,均方百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE指标分别提高21.71%和12.37%。另外,在受到2020年的外部干扰下,ARIMA提供的稳定性至关重要;③预测结果与观测值之间的残差结合3-sigma异常检测准则实现订单数据中的需求突增异常点自动识别,以此提高交通管理效率。该结果说明,提出的ABD模型具有良好的预测精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 智能交通 订单需求预测 混合机器学习框架 异常点识别 网约车
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Dynamic evaluation of digital and green development policies based on text mining of the PMC framework
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作者 Ye Chunmei Wu Lihua 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2024年第3期319-326,共8页
Aiming to identify policy topics and their evolutionary logic that enhance the digital and green development(dual development)of traditional manufacturing enterprises,address weaknesses in current policies,and provide... Aiming to identify policy topics and their evolutionary logic that enhance the digital and green development(dual development)of traditional manufacturing enterprises,address weaknesses in current policies,and provide resources for refining dual development policies,a total of 15954 dual development-related policies issued by national and various departmental authorities in China from January 2000 to August 2023 were analyzed.Based on topic modeling techniques and the policy modeling consistency(PMC)framework,the evolution of policy topics was visualized,and a dynamic assessment of the policies was conducted.The results show that the digital and green development policy framework is progressively refined,and the governance philosophy shifts from a“regulatory government”paradigm to a“service-oriented government”.The support pattern evolves from“dispersed matching”to“integrated symbiosis”.However,there are still significant deficiencies in departmental cooperation,balanced measures,coordinated links,and multi-stakeholder participation.Future policy improvements should,therefore,focus on guiding multi-stakeholder participation,enhancing public demand orientation,and addressing the entire value chain.These steps aim to create an open and shared digital industry ecosystem to promote the coordinated dual development of traditional manufacturing enterprises. 展开更多
关键词 digital and green development text mining topic modeling policy modeling consistency(PMC)framework machine learning
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基于开源软件的私有人工智能平台建设
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作者 刘伟 《移动信息》 2019年第9期31-33,共3页
2006年以来,随着深度学习算法的推出,人工智能发展迅猛,各大公司着力于布局开源人工智能生态,国内也推出了数十个面向特定领域的人工智能开放创新平台。而对于制造业等领域,出于数据安全等方面考虑,提出了私有人工智能平台的需求。本文... 2006年以来,随着深度学习算法的推出,人工智能发展迅猛,各大公司着力于布局开源人工智能生态,国内也推出了数十个面向特定领域的人工智能开放创新平台。而对于制造业等领域,出于数据安全等方面考虑,提出了私有人工智能平台的需求。本文介绍了人工智能平台的四层架构模型,总结了私有人工智能平台出现的要因,最后提出了一种基于开源机器学习算法框架和容器技术快速构建人工智能平台的方法。 展开更多
关键词 开源软件 人工智能平台 机器学习算法框架 容器
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