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2025,36(9):3917-3918, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007361, CSTR: 32375.14.jos.007361
摘要：
2025,36(9):3919-3936, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007292, CSTR: 32375.14.jos.007292
摘要：
内存一致性模型定义了并行程序在多核系统中的访存序约束, 是软硬件共同遵守的架构规范. 同地址顺序一致性是内存一致性模型的经典公理之一, 它规定了多核系统中对于相同地址的所有访存操作遵循顺序一致性, 被广泛应用于X86/TSO、Power、ARM等经典架构的内存一致性模型中, 在芯片内存一致性验证及系统软件和并行程序开发中发挥着重要作用. RISC-V作为开源的架构规范, 其内存模型由全局访存序、保留程序序以及3条公理(加载值公理、原子性公理和进度保证公理)定义, 并未将同地址顺序一致性直接作为公理, 这给已有的内存模型验证工具和系统软件开发带来了挑战. 面向RISC-V内存模型, 基于已定义的公理和规则, 将同地址顺序一致性作为定理, 通过将任意同地址访存序列的构建抽象为确定有限状态自动机进行归纳证明. 该研究是对RISC-V内存一致性相关形式化方法的一个理论补充.
内存一致性模型定义了并行程序在多核系统中的访存序约束, 是软硬件共同遵守的架构规范. 同地址顺序一致性是内存一致性模型的经典公理之一, 它规定了多核系统中对于相同地址的所有访存操作遵循顺序一致性, 被广泛应用于X86/TSO、Power、ARM等经典架构的内存一致性模型中, 在芯片内存一致性验证及系统软件和并行程序开发中发挥着重要作用. RISC-V作为开源的架构规范, 其内存模型由全局访存序、保留程序序以及3条公理(加载值公理、原子性公理和进度保证公理)定义, 并未将同地址顺序一致性直接作为公理, 这给已有的内存模型验证工具和系统软件开发带来了挑战. 面向RISC-V内存模型, 基于已定义的公理和规则, 将同地址顺序一致性作为定理, 通过将任意同地址访存序列的构建抽象为确定有限状态自动机进行归纳证明. 该研究是对RISC-V内存一致性相关形式化方法的一个理论补充.
2025,36(9):3937-3953, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007357, CSTR: 32375.14.jos.007357
摘要：
指令级并行是处理器体系结构研究的经典难题. VLIW架构是数字信号处理器领域中提升指令级并行的一种常用架构. VLIW架构的指令发射顺序是由编译器决定的, 因此其指令级并行的性能强依赖于编译器的指令调度. 为了探索RISC-V VLIW架构的扩展潜力, 丰富RISC-V生态, 研究RISC-V VLIW架构的指令调度算法优化. 针对单个调度区域, 整数线性规划调度算法能够得到调度最优解但复杂度较高, 表调度算法复杂度较低但无法得到调度最优解. 为了结合两种调度算法的优点, 提出了一种IPC理论模型指导的混合指令调度算法, 即通过IPC理论模型定位到表调度未达最优解的调度区域, 再对该调度区域进一步实施整数线性规划调度算法. 该理论模型基于数据流分析技术协同考虑指令依赖和硬件资源, 能够以线性复杂度给出IPC的理论上界. 混合调度的核心在于IPC理论模型的准确性, 理论模型准确率为95.74%. 在给定的测评基准上, 提出的理论模型应用于混合指令调度时, 能够平均认定94.62%的调度区域在表调度下已达最优解, 因此仅有5.38%的调度区域需再进行整数线性规划调度. 该混合调度算法能够以接近表调度的复杂度达到整数线性规划调度的调度效果.
指令级并行是处理器体系结构研究的经典难题. VLIW架构是数字信号处理器领域中提升指令级并行的一种常用架构. VLIW架构的指令发射顺序是由编译器决定的, 因此其指令级并行的性能强依赖于编译器的指令调度. 为了探索RISC-V VLIW架构的扩展潜力, 丰富RISC-V生态, 研究RISC-V VLIW架构的指令调度算法优化. 针对单个调度区域, 整数线性规划调度算法能够得到调度最优解但复杂度较高, 表调度算法复杂度较低但无法得到调度最优解. 为了结合两种调度算法的优点, 提出了一种IPC理论模型指导的混合指令调度算法, 即通过IPC理论模型定位到表调度未达最优解的调度区域, 再对该调度区域进一步实施整数线性规划调度算法. 该理论模型基于数据流分析技术协同考虑指令依赖和硬件资源, 能够以线性复杂度给出IPC的理论上界. 混合调度的核心在于IPC理论模型的准确性, 理论模型准确率为95.74%. 在给定的测评基准上, 提出的理论模型应用于混合指令调度时, 能够平均认定94.62%的调度区域在表调度下已达最优解, 因此仅有5.38%的调度区域需再进行整数线性规划调度. 该混合调度算法能够以接近表调度的复杂度达到整数线性规划调度的调度效果.
2025,36(9):3954-3969, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007358, CSTR: 32375.14.jos.007358
摘要：
缓存模拟器在缓存架构探索和缓存侧信道研究中起着不可或缺的作用. Spike作为RISC-V指令集的标准实现为基于RISC-V的缓存研究提供了完整的运行环境. 但Spike的缓存模型存在仿真粒度低, 与真实处理器的缓存结构差异大等诸多问题. 为此, 修改和扩展Spike的缓存模型并取名为FlexiCAS (flexible cache architectural simulator), 修改后的Spike称为Spike-FlexiCAS. FlexiCAS能支持多种缓存架构, 具有灵活配置、易扩展等特点并且可以对缓存特性(如一致性协议以及实现方式)进行任意的组合. 此外, FlexiCAS还能不依赖Spike单独地对缓存的行为进行模拟. 性能测试的结果表明, FlexiCAS对比当前最快的执行驱动型模拟器 ZSim的缓存模型具有明显的性能优势.
缓存模拟器在缓存架构探索和缓存侧信道研究中起着不可或缺的作用. Spike作为RISC-V指令集的标准实现为基于RISC-V的缓存研究提供了完整的运行环境. 但Spike的缓存模型存在仿真粒度低, 与真实处理器的缓存结构差异大等诸多问题. 为此, 修改和扩展Spike的缓存模型并取名为FlexiCAS (flexible cache architectural simulator), 修改后的Spike称为Spike-FlexiCAS. FlexiCAS能支持多种缓存架构, 具有灵活配置、易扩展等特点并且可以对缓存特性(如一致性协议以及实现方式)进行任意的组合. 此外, FlexiCAS还能不依赖Spike单独地对缓存的行为进行模拟. 性能测试的结果表明, FlexiCAS对比当前最快的执行驱动型模拟器 ZSim的缓存模型具有明显的性能优势.
2025,36(9):3970-3984, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007359, CSTR: 32375.14.jos.007359
摘要：
内存虚拟化作为虚拟化技术的核心组成部分, 直接影响虚拟机的整体性能. 目前, 主流的内存虚拟化方法在两维地址翻译开销与页表同步开销之间面临权衡. 传统的影子页表模型通过一套由软件维护的页表, 实现了与原生(native)环境相当的地址翻译性能. 然而, 由于影子页表的同步依赖于基于写保护的机制, 频繁的虚拟机退出(VM-exit)会严重影响系统性能. 相对而言, 嵌套页表模型依靠硬件辅助虚拟化, 允许虚拟机的客户页表直接加载到内存管理单元中, 从而避免了页表同步的开销. 然而, 这种方法的两维页表遍历却显著降低了地址翻译效率. 基于RISC-V架构下的特权级模型和虚拟化硬件特性, 提出了一种懒惰影子页表模型LSP (lazy shadow paging), 在保留影子页表的地址翻译高效性的同时降低了页表同步开销. 懒惰影子页表模型深入分析了客户机对页表页的访问模式, 将页表同步与转址旁路缓存(translation lookaside buffer, TLB)刷新操作绑定以降低虚拟机退出的数量. 然后, 利用RISC-V架构中对TLB的细粒度刷新且可拦截的特性, 无效化需同步的影子页表项, 将页表同步的软件开销推迟到了首次访问该页面的时刻. 此外, 懒惰影子页表模型利用RISC-V架构中全新的特权级模型, 设计了TLB拦截的快速路径, 进一步减少了虚拟机退出带来的软件开销. 实验结果表明, 在基础RISC-V架构下, 懒惰影子页表相对于传统影子页表在微基准测试中降低了最多50%的虚拟机退出数量. 在支持RISC-V的虚拟化扩展架构下, 懒惰影子页表对SPEC2006基准测试中的典型应用相较于传统影子页表降低了最多25%的虚拟机退出数量, 相较于嵌套页表每次TLB缺失降低了12次访存.
内存虚拟化作为虚拟化技术的核心组成部分, 直接影响虚拟机的整体性能. 目前, 主流的内存虚拟化方法在两维地址翻译开销与页表同步开销之间面临权衡. 传统的影子页表模型通过一套由软件维护的页表, 实现了与原生(native)环境相当的地址翻译性能. 然而, 由于影子页表的同步依赖于基于写保护的机制, 频繁的虚拟机退出(VM-exit)会严重影响系统性能. 相对而言, 嵌套页表模型依靠硬件辅助虚拟化, 允许虚拟机的客户页表直接加载到内存管理单元中, 从而避免了页表同步的开销. 然而, 这种方法的两维页表遍历却显著降低了地址翻译效率. 基于RISC-V架构下的特权级模型和虚拟化硬件特性, 提出了一种懒惰影子页表模型LSP (lazy shadow paging), 在保留影子页表的地址翻译高效性的同时降低了页表同步开销. 懒惰影子页表模型深入分析了客户机对页表页的访问模式, 将页表同步与转址旁路缓存(translation lookaside buffer, TLB)刷新操作绑定以降低虚拟机退出的数量. 然后, 利用RISC-V架构中对TLB的细粒度刷新且可拦截的特性, 无效化需同步的影子页表项, 将页表同步的软件开销推迟到了首次访问该页面的时刻. 此外, 懒惰影子页表模型利用RISC-V架构中全新的特权级模型, 设计了TLB拦截的快速路径, 进一步减少了虚拟机退出带来的软件开销. 实验结果表明, 在基础RISC-V架构下, 懒惰影子页表相对于传统影子页表在微基准测试中降低了最多50%的虚拟机退出数量. 在支持RISC-V的虚拟化扩展架构下, 懒惰影子页表对SPEC2006基准测试中的典型应用相较于传统影子页表降低了最多25%的虚拟机退出数量, 相较于嵌套页表每次TLB缺失降低了12次访存.
2025,36(9):3985-4005, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007360, CSTR: 32375.14.jos.007360
摘要：
高性能算法库可以通过向量化的方式高效地利用单指令多数据(SIMD)硬件的能力, 从而提升其在CPU上的执行性能. 其中, 向量化的实现需要使用目标 SIMD 硬件的特定编程方法, 而不同SIMD扩展的编程模型和编程方法均存在较大差异. 为了避免优化算法在不同平台上的重复实现, 提高算法库的可维护性, 在高性能算法库的开发过程中通常需要引入硬件抽象层. 由于目前主流SIMD扩展指令集均被设计为具有固定长度的向量寄存器, 多数硬件抽象层也是基于定长向量的硬件特性而设计, 无法包含RISC-V向量扩展所引入的可变向量寄存器长度的硬件特性. 而若将RISC-V向量扩展视作定长向量扩展引入现有硬件抽象层设计中, 会产生不必要的开销, 造成性能损失. 为此, 提出了一种面向可变长向量扩展平台和固定长度SIMD扩展平台的硬件抽象层设计方法. 基于此方法, 重新设计和优化了OpenCV算法库中的通用内建函数, 使其在兼容现有SIMD平台的基础上, 更好地支持RISC-V向量扩展设备. 将采用优化方法的OpenCV算法库与原版算法库进行性能比较, 实验结果表明, 运用该方法设计的通用内建函数能够将RISC-V向量扩展高效地融入算法库的硬件抽象层优化框架中, 并在核心模块中获得3.93倍的性能提升, 显著优化了高性能算法库在RISC-V设备上的执行性能, 从而验证了该方法的有效性. 此外, 工作已经开源并被OpenCV社区集成到其源代码之中, 证明了方法的实用性和应用价值.
高性能算法库可以通过向量化的方式高效地利用单指令多数据(SIMD)硬件的能力, 从而提升其在CPU上的执行性能. 其中, 向量化的实现需要使用目标 SIMD 硬件的特定编程方法, 而不同SIMD扩展的编程模型和编程方法均存在较大差异. 为了避免优化算法在不同平台上的重复实现, 提高算法库的可维护性, 在高性能算法库的开发过程中通常需要引入硬件抽象层. 由于目前主流SIMD扩展指令集均被设计为具有固定长度的向量寄存器, 多数硬件抽象层也是基于定长向量的硬件特性而设计, 无法包含RISC-V向量扩展所引入的可变向量寄存器长度的硬件特性. 而若将RISC-V向量扩展视作定长向量扩展引入现有硬件抽象层设计中, 会产生不必要的开销, 造成性能损失. 为此, 提出了一种面向可变长向量扩展平台和固定长度SIMD扩展平台的硬件抽象层设计方法. 基于此方法, 重新设计和优化了OpenCV算法库中的通用内建函数, 使其在兼容现有SIMD平台的基础上, 更好地支持RISC-V向量扩展设备. 将采用优化方法的OpenCV算法库与原版算法库进行性能比较, 实验结果表明, 运用该方法设计的通用内建函数能够将RISC-V向量扩展高效地融入算法库的硬件抽象层优化框架中, 并在核心模块中获得3.93倍的性能提升, 显著优化了高性能算法库在RISC-V设备上的执行性能, 从而验证了该方法的有效性. 此外, 工作已经开源并被OpenCV社区集成到其源代码之中, 证明了方法的实用性和应用价值.
2025,36(9):4006-4035, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007222, CSTR: 32375.14.jos.007222
摘要：
智能合约是运行在以太坊区块链上的脚本, 能够处理复杂的业务逻辑. 大多数的智能合约采用Solidity语言开发. 近年来智能合约的安全问题日益突出, 为此提出了一种采用时序逻辑程序设计语言(MSVL)与命题投影时序逻辑(PPTL)的智能合约形式化验证方法, 开发了SOL2M转换器, 实现了Solidity程序到MSVL程序的半自动化建模, 但是缺乏对Solidity与MSVL操作语义等价性的证明. 首先采用大步语义的形式, 从语义元素、求值规则、表达式以及语句这4个层次详细定义了Solidity的操作语义. 其次给出了Solidity与MSVL的状态、表达式和语句之间的等价关系, 并基于Solidity与MSVL的操作语义, 使用结构归纳法对表达式操作语义进行等价证明, 同时使用规则归纳法对语句操作语义进行等价证明.
智能合约是运行在以太坊区块链上的脚本, 能够处理复杂的业务逻辑. 大多数的智能合约采用Solidity语言开发. 近年来智能合约的安全问题日益突出, 为此提出了一种采用时序逻辑程序设计语言(MSVL)与命题投影时序逻辑(PPTL)的智能合约形式化验证方法, 开发了SOL2M转换器, 实现了Solidity程序到MSVL程序的半自动化建模, 但是缺乏对Solidity与MSVL操作语义等价性的证明. 首先采用大步语义的形式, 从语义元素、求值规则、表达式以及语句这4个层次详细定义了Solidity的操作语义. 其次给出了Solidity与MSVL的状态、表达式和语句之间的等价关系, 并基于Solidity与MSVL的操作语义, 使用结构归纳法对表达式操作语义进行等价证明, 同时使用规则归纳法对语句操作语义进行等价证明.
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优先出版日期: 2025-08-27
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007412
摘要：
半监督语义分割方法通常采用不同数据增强方案来确保多分支网络输入信息的差异化, 以实现分支之间相互监督. 虽然该方法取了一定成效, 但其存在以下问题: 1)特征提取差异不足, 造成推理特征信息同化; 2)监督信号差异不足, 造成末端损失学习同化. 以上两个问题都会促使网络中不同分支收敛到相似的解决方案, 导致多分支网络功能退化, 出现多个分支对错误保持相似置信度的问题, 错误引导网络分支收敛. 针对上述问题, 提出了一种基于差异化特征提取的交叉半监督语义分割网络. 首先, 采用差异化特征提取策略, 通过让网络分支分别关注纹理、语义和形状等不同信息, 从特征提取角度使特征提取信息始终存在差异性, 减少网络对数据增强的依赖; 其次, 提出一种交叉融合伪标签方法, 使网络分支交替生成邻域像素融合伪标签, 以此增强网络末端监督信号的差异性, 最终促使网络分支收敛向不同的解决方案. 实验结果证明, 方法在Pascal VOC 2012和Cityscapes验证集上分别达到了80.2%和76.8%的优异性能, 领先于最新方法0.3%和1.3%.
半监督语义分割方法通常采用不同数据增强方案来确保多分支网络输入信息的差异化, 以实现分支之间相互监督. 虽然该方法取了一定成效, 但其存在以下问题: 1)特征提取差异不足, 造成推理特征信息同化; 2)监督信号差异不足, 造成末端损失学习同化. 以上两个问题都会促使网络中不同分支收敛到相似的解决方案, 导致多分支网络功能退化, 出现多个分支对错误保持相似置信度的问题, 错误引导网络分支收敛. 针对上述问题, 提出了一种基于差异化特征提取的交叉半监督语义分割网络. 首先, 采用差异化特征提取策略, 通过让网络分支分别关注纹理、语义和形状等不同信息, 从特征提取角度使特征提取信息始终存在差异性, 减少网络对数据增强的依赖; 其次, 提出一种交叉融合伪标签方法, 使网络分支交替生成邻域像素融合伪标签, 以此增强网络末端监督信号的差异性, 最终促使网络分支收敛向不同的解决方案. 实验结果证明, 方法在Pascal VOC 2012和Cityscapes验证集上分别达到了80.2%和76.8%的优异性能, 领先于最新方法0.3%和1.3%.
优先出版日期: 2025-08-27
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007414
摘要：
GUI测试是移动应用质量保障的重要手段之一. 随着移动生态的不断发展, 尤其是国产移动应用(如鸿蒙等)生态的强势崛起, GUI测试脚本跨平台录制回放成为了当前GUI测试的主要挑战之一. 开发者需将传统平台中GUI测试脚本迁移至新兴环境中, 以保证应用质量可靠性与多平台用户体验一致性. 然而, 不同平台间的底层实现差异导致了移动应用测试跨平台迁移的重大障碍, 这一挑战在面向新兴国产移动生态平台的测试迁移方面尤为突出. 移动应用的跨平台测试脚本录制回放是确保应用在不同操作系统和设备上保持一致性和高质量用户体验的关键. 现有技术仅解决了“一对一”事件匹配的情况, 而由于平台间GUI开发实践的不一致性, 测试事件的回放并非完全一对一映射, 而存在普遍的“多对多”映射情况, 即若干测试事件所对应的业务流程在不同平台上对应数量不等的测试事件. 为解决上述问题与挑战, 提出了一种基于大模型语义匹配的跨平台移动应用测试脚本录制回放方法(LLMRR). LLMRR方法结合图像匹配、文本匹配和大语言模型语义匹配技术, 在录制阶段通过图像分割算法记录用户操作信息, 并保存为录制测试脚本; 在回放阶段, 通过图像匹配和文本匹配模块在回放页面上找到对应的控件, 执行操作, 当无法匹配时, 调用大模型语义匹配模块进行语义匹配, 确保在不同平台上的高效运行. 对国产鸿蒙应用的测试进行了探索, 选择了20个应用共100个测试脚本, 在iOS、安卓和鸿蒙平台之间进行迁移测试, 并与当前最先进跨平台测试脚本录制回放方法LIRAT和MAPIT进行有效性对比. 结果表明, LLMRR方法在测试脚本录制回放中均表现出显著优势.
GUI测试是移动应用质量保障的重要手段之一. 随着移动生态的不断发展, 尤其是国产移动应用(如鸿蒙等)生态的强势崛起, GUI测试脚本跨平台录制回放成为了当前GUI测试的主要挑战之一. 开发者需将传统平台中GUI测试脚本迁移至新兴环境中, 以保证应用质量可靠性与多平台用户体验一致性. 然而, 不同平台间的底层实现差异导致了移动应用测试跨平台迁移的重大障碍, 这一挑战在面向新兴国产移动生态平台的测试迁移方面尤为突出. 移动应用的跨平台测试脚本录制回放是确保应用在不同操作系统和设备上保持一致性和高质量用户体验的关键. 现有技术仅解决了“一对一”事件匹配的情况, 而由于平台间GUI开发实践的不一致性, 测试事件的回放并非完全一对一映射, 而存在普遍的“多对多”映射情况, 即若干测试事件所对应的业务流程在不同平台上对应数量不等的测试事件. 为解决上述问题与挑战, 提出了一种基于大模型语义匹配的跨平台移动应用测试脚本录制回放方法(LLMRR). LLMRR方法结合图像匹配、文本匹配和大语言模型语义匹配技术, 在录制阶段通过图像分割算法记录用户操作信息, 并保存为录制测试脚本; 在回放阶段, 通过图像匹配和文本匹配模块在回放页面上找到对应的控件, 执行操作, 当无法匹配时, 调用大模型语义匹配模块进行语义匹配, 确保在不同平台上的高效运行. 对国产鸿蒙应用的测试进行了探索, 选择了20个应用共100个测试脚本, 在iOS、安卓和鸿蒙平台之间进行迁移测试, 并与当前最先进跨平台测试脚本录制回放方法LIRAT和MAPIT进行有效性对比. 结果表明, LLMRR方法在测试脚本录制回放中均表现出显著优势.
优先出版日期: 2025-08-27
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007452
摘要：
区块链作为一种分布式账本技术, 凭借加密和共识机制保证数据的安全、透明和不可篡改性, 为各行业提供了革命性的解决方案. 在国内, 基于区块链技术开发的软件得到了广泛关注和应用, 从金融领域的跨境支付、供应链金融以及政务领域等, 区块链软件都展示了巨大的潜力. 这些应用不仅能够提高业务流程的效率和透明度, 降低信任成本, 还为传统行业的数字化转型提供新的思路和方法. 以调研国产区块链软件的发展趋势与核心技术为目的, 从技术层面探讨关键技术突破、促进技术融合创新, 为技术标准制定提供依据, 从而提升国产区块链技术竞争力、开拓应用场景并规范行业发展. 为此, 围绕以下3个核心问题展开调研: (1) 国产区块链软件发展趋势如何? (2) 国产区块链软件具有哪些核心技术? (3) 国内外区块链软件在核心技术上有哪些不同? 为了回答这些问题, 首先通过3种途径收集到了1268个区块链软件, 并结合所属公司、CTO等信息对区块链软件进行筛选, 最终得到了103个国产区块链软件. 随后, 基于公司信息对区块链软件的基本信息进行统计, 并从软件发展历程、软件分布以及软件关系3个角度分析当前国产区块链软件的发展趋势. 考虑到技术文档或开发文档等关键信息的重要性, 进一步筛选出39个包含技术信息的高质量区块链软件. 接下来, 从区块链技术的6个层次对这39个区块链软件的核心技术情况进行统计与分析, 并基于这些分析对比中外区块链软件在核心技术方面的差异. 最终, 得到28个现象和13个见解. 这些发现有助于区块链研究人员、开发者以及从业者了解国产区块链发展的现状, 并为未来使用、改进国产区块链软件提供见解.
区块链作为一种分布式账本技术, 凭借加密和共识机制保证数据的安全、透明和不可篡改性, 为各行业提供了革命性的解决方案. 在国内, 基于区块链技术开发的软件得到了广泛关注和应用, 从金融领域的跨境支付、供应链金融以及政务领域等, 区块链软件都展示了巨大的潜力. 这些应用不仅能够提高业务流程的效率和透明度, 降低信任成本, 还为传统行业的数字化转型提供新的思路和方法. 以调研国产区块链软件的发展趋势与核心技术为目的, 从技术层面探讨关键技术突破、促进技术融合创新, 为技术标准制定提供依据, 从而提升国产区块链技术竞争力、开拓应用场景并规范行业发展. 为此, 围绕以下3个核心问题展开调研: (1) 国产区块链软件发展趋势如何? (2) 国产区块链软件具有哪些核心技术? (3) 国内外区块链软件在核心技术上有哪些不同? 为了回答这些问题, 首先通过3种途径收集到了1268个区块链软件, 并结合所属公司、CTO等信息对区块链软件进行筛选, 最终得到了103个国产区块链软件. 随后, 基于公司信息对区块链软件的基本信息进行统计, 并从软件发展历程、软件分布以及软件关系3个角度分析当前国产区块链软件的发展趋势. 考虑到技术文档或开发文档等关键信息的重要性, 进一步筛选出39个包含技术信息的高质量区块链软件. 接下来, 从区块链技术的6个层次对这39个区块链软件的核心技术情况进行统计与分析, 并基于这些分析对比中外区块链软件在核心技术方面的差异. 最终, 得到28个现象和13个见解. 这些发现有助于区块链研究人员、开发者以及从业者了解国产区块链发展的现状, 并为未来使用、改进国产区块链软件提供见解.
优先出版日期: 2025-08-20
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007424
摘要：
工作负载的准确预测对于云资源管理至关重要. 然而, 现有预测模型通常使用固化结构从不同视角提取序列特征, 导致不同模型结构之间难以灵活组合以进一步提升预测性能. 提出一种基于软演员-评论家算法(soft actor-critic, SAC)的多视角工作负载预测集成框架SAC-MWF. 首先, 设计一组特征序列构建方法来生成多视角特征序列, 该方法能够以低成本从历史窗口生成特征序列, 从而引导模型关注不同视角下的云工作负载序列模式. 其次, 在历史窗口和特征序列上分别训练基础预测模型和若干特征预测模型, 以捕获不同视角下的云工作负载模式. 最后, 利用SAC算法集成基础预测模型和特征预测模型, 生成最终的云工作负载预测. 在3个数据集上的实验结果表明, SAC-MWF方法在有效性和计算效率方面表现优秀.
工作负载的准确预测对于云资源管理至关重要. 然而, 现有预测模型通常使用固化结构从不同视角提取序列特征, 导致不同模型结构之间难以灵活组合以进一步提升预测性能. 提出一种基于软演员-评论家算法(soft actor-critic, SAC)的多视角工作负载预测集成框架SAC-MWF. 首先, 设计一组特征序列构建方法来生成多视角特征序列, 该方法能够以低成本从历史窗口生成特征序列, 从而引导模型关注不同视角下的云工作负载序列模式. 其次, 在历史窗口和特征序列上分别训练基础预测模型和若干特征预测模型, 以捕获不同视角下的云工作负载模式. 最后, 利用SAC算法集成基础预测模型和特征预测模型, 生成最终的云工作负载预测. 在3个数据集上的实验结果表明, SAC-MWF方法在有效性和计算效率方面表现优秀.
优先出版日期: 2025-08-20
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007425
摘要：
近年来, 以代码为输入的预训练模型在许多基于代码的关键任务中取得了显著的性能优势, 但这类模型可能易受到通过保留语义的代码转换实现的对抗性攻击, 这种攻击会显著降低模型鲁棒性并可能进一步引发严重的安全问题. 尽管已有对抗性训练方法通过生成对抗性样本作为增强数据来提升模型鲁棒性, 但其有效性和效率在面对不同粒度和策略的未知对抗性攻击时仍显不足. 为了克服这一局限性, 提出一种基于代码归一化的预训练代码模型对抗性防御方法, 命名为CoDefense. 该方法的核心思想是作为代码模型的一个前置数据处理模块, 通过多粒度代码归一化技术, 对训练阶段的原始训练集和推理阶段的代码输入进行归一化预处理, 以避免潜在对抗性样本对代码模型的影响. 这种策略能够高效地防御不同粒度和策略的对抗性攻击. 为验证CoDefense的有效性和效率, 针对3种先进的对抗性攻击方法、3种流行的预训练代码模型以及3个基于代码的分类和生成任务, 共设计了27个实验场景进行全面的实证研究. 实验结果表明, CoDefense相较于最先进的对抗性训练方法, 在防御对抗性攻击方面显著提升了有效性和效率. 具体而言, CoDefense平均成功防御了95.33%的对抗性攻击. 同时, 在时间效率上, CoDefense相对于对抗性训练方法平均提升了85.86%.
近年来, 以代码为输入的预训练模型在许多基于代码的关键任务中取得了显著的性能优势, 但这类模型可能易受到通过保留语义的代码转换实现的对抗性攻击, 这种攻击会显著降低模型鲁棒性并可能进一步引发严重的安全问题. 尽管已有对抗性训练方法通过生成对抗性样本作为增强数据来提升模型鲁棒性, 但其有效性和效率在面对不同粒度和策略的未知对抗性攻击时仍显不足. 为了克服这一局限性, 提出一种基于代码归一化的预训练代码模型对抗性防御方法, 命名为CoDefense. 该方法的核心思想是作为代码模型的一个前置数据处理模块, 通过多粒度代码归一化技术, 对训练阶段的原始训练集和推理阶段的代码输入进行归一化预处理, 以避免潜在对抗性样本对代码模型的影响. 这种策略能够高效地防御不同粒度和策略的对抗性攻击. 为验证CoDefense的有效性和效率, 针对3种先进的对抗性攻击方法、3种流行的预训练代码模型以及3个基于代码的分类和生成任务, 共设计了27个实验场景进行全面的实证研究. 实验结果表明, CoDefense相较于最先进的对抗性训练方法, 在防御对抗性攻击方面显著提升了有效性和效率. 具体而言, CoDefense平均成功防御了95.33%的对抗性攻击. 同时, 在时间效率上, CoDefense相对于对抗性训练方法平均提升了85.86%.
优先出版日期: 2025-08-20
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007446
摘要：
智能合约作为一种自动执行的计算机交易协议, 广泛用于实现区块链网络中的各种业务逻辑. 然而区块链严格不变性使得智能合约维护存在困扰, 关于智能合约的可升级性讨论成为热点研究问题. 致力于以可升级智能合约为研究对象, 系统性地梳理可升级智能合约的国内外发展现状, 并介绍7种主流的可升级智能合约模式. 将从可升级智能合约、应用需求、升级框架与安全监管这4个角度进行总结, 涵盖可升级智能合约的设计、实现、测试、部署及运维多个阶段, 总结可升级智能合约的研究进展与未来挑战, 以期为区块链应用发展提供参考.
智能合约作为一种自动执行的计算机交易协议, 广泛用于实现区块链网络中的各种业务逻辑. 然而区块链严格不变性使得智能合约维护存在困扰, 关于智能合约的可升级性讨论成为热点研究问题. 致力于以可升级智能合约为研究对象, 系统性地梳理可升级智能合约的国内外发展现状, 并介绍7种主流的可升级智能合约模式. 将从可升级智能合约、应用需求、升级框架与安全监管这4个角度进行总结, 涵盖可升级智能合约的设计、实现、测试、部署及运维多个阶段, 总结可升级智能合约的研究进展与未来挑战, 以期为区块链应用发展提供参考.
优先出版日期: 2025-08-20
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007448
摘要：
研究3类非平衡广义Feistel结构的中间相遇攻击, 并在Q1模型下对这3类结构进行量子中间相遇攻击. 首先, 采用多重集和差分枚举技术对3分支Type-III型广义Feistel结构构建4轮中间相遇区分器, 分别向前向后扩展1轮进行6轮中间相遇攻击, 并利用Grover算法和量子爪搜索算法对该结构进行6轮量子密钥恢复攻击, 该攻击所需的时间复杂度为O(23?/2·?)次量子查询, 其中?为广义Feistel结构的分支长度. 其次, 对3分支Type-I型广义Feistel结构的9轮区分器分别向前向后扩展1轮进行11轮中间相遇攻击及量子密钥恢复攻击, 相应的时间复杂度分别为O(22?)次11轮加密和O(23?/2·?)次量子查询. 最后, 以 3-cell型广义Feistel结构为例探讨了n-cell型广义Feistel结构的量子中间相遇过程, 对n-cell型广义Feistel结构构建2n轮中间相遇区分器, 并进行2(n+1)轮中间相遇攻击及量子密钥恢复攻击, 且时间复杂度分别为O(22?)次2(n+1)轮加密和O(23?/2·?)次量子查询. 结果表明, 相比于经典环境, Q1模型下消耗的时间复杂度更低.
研究3类非平衡广义Feistel结构的中间相遇攻击, 并在Q1模型下对这3类结构进行量子中间相遇攻击. 首先, 采用多重集和差分枚举技术对3分支Type-III型广义Feistel结构构建4轮中间相遇区分器, 分别向前向后扩展1轮进行6轮中间相遇攻击, 并利用Grover算法和量子爪搜索算法对该结构进行6轮量子密钥恢复攻击, 该攻击所需的时间复杂度为O(23?/2·?)次量子查询, 其中?为广义Feistel结构的分支长度. 其次, 对3分支Type-I型广义Feistel结构的9轮区分器分别向前向后扩展1轮进行11轮中间相遇攻击及量子密钥恢复攻击, 相应的时间复杂度分别为O(22?)次11轮加密和O(23?/2·?)次量子查询. 最后, 以 3-cell型广义Feistel结构为例探讨了n-cell型广义Feistel结构的量子中间相遇过程, 对n-cell型广义Feistel结构构建2n轮中间相遇区分器, 并进行2(n+1)轮中间相遇攻击及量子密钥恢复攻击, 且时间复杂度分别为O(22?)次2(n+1)轮加密和O(23?/2·?)次量子查询. 结果表明, 相比于经典环境, Q1模型下消耗的时间复杂度更低.
优先出版日期: 2025-08-20
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007449
摘要：
查询优化是数据库系统中至关重要的环节, 查询优化器通过找出一条查询语句对应的最佳查询计划来减少查询执行的代价. 传统优化器依赖固定规则或简单启发式算法加工并筛选候选计划. 然而随着实际应用中关系模式和查询逐渐复杂, 传统的查询优化器已经难以满足应用需求. 智能查询优化算法将机器学习技术应用到查询优化领域, 通过学习查询计划与复杂关系模式的特征来协助传统优化器完成查询优化. 此类算法在代价模型、连接优化、计划生成和查询改写等方面都提出了创新有效的解决方案. 梳理上述4类智能查询优化算法近年来的研究成果和发展脉络, 并对智能查询优化未来的研究方向进行展望, 希望研究者可以全面了解智能查询优化算法的研究现状, 以助于其后续科研工作的开展.
查询优化是数据库系统中至关重要的环节, 查询优化器通过找出一条查询语句对应的最佳查询计划来减少查询执行的代价. 传统优化器依赖固定规则或简单启发式算法加工并筛选候选计划. 然而随着实际应用中关系模式和查询逐渐复杂, 传统的查询优化器已经难以满足应用需求. 智能查询优化算法将机器学习技术应用到查询优化领域, 通过学习查询计划与复杂关系模式的特征来协助传统优化器完成查询优化. 此类算法在代价模型、连接优化、计划生成和查询改写等方面都提出了创新有效的解决方案. 梳理上述4类智能查询优化算法近年来的研究成果和发展脉络, 并对智能查询优化未来的研究方向进行展望, 希望研究者可以全面了解智能查询优化算法的研究现状, 以助于其后续科研工作的开展.
优先出版日期: 2025-08-13
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007444
摘要：
基于RFID的无源物联网演进包括传统UHF RFID (简称单点式或无源1.0)、局域组网覆盖式(简称组网式或无源2.0)和广域蜂窝覆盖式(简称蜂窝式或无源3.0)这3个阶段, 基于无源物联网的无线感知具有零供电、低成本、易部署的特点, 可实现“可标记”“无限接近目标对象”的感知, 随着蜂窝无源物联网的兴起, 无源物联网无线感知将成为物联网泛在感知的重要支撑. 首先介绍无源物联网的概念和演进路线, 然后从感知原理出发, 面向定位跟踪、物品状态、人体行为、生命体征这4类典型感知目标分析无源物联网无线感知技术的最新研究进展, 鉴于当前大多数研究均采用传统UHF RFID商用设备获取信号特征进行数据处理, 最后结合无源物联网的演进从新架构、新空口、新能力这3个层面分析基于无源物联网的无线感知技术演进方向, 并从感知角度提出对新空口通感一体设计的思考, 以期为无源物联网无线感知技术研究提供新的思路.
基于RFID的无源物联网演进包括传统UHF RFID (简称单点式或无源1.0)、局域组网覆盖式(简称组网式或无源2.0)和广域蜂窝覆盖式(简称蜂窝式或无源3.0)这3个阶段, 基于无源物联网的无线感知具有零供电、低成本、易部署的特点, 可实现“可标记”“无限接近目标对象”的感知, 随着蜂窝无源物联网的兴起, 无源物联网无线感知将成为物联网泛在感知的重要支撑. 首先介绍无源物联网的概念和演进路线, 然后从感知原理出发, 面向定位跟踪、物品状态、人体行为、生命体征这4类典型感知目标分析无源物联网无线感知技术的最新研究进展, 鉴于当前大多数研究均采用传统UHF RFID商用设备获取信号特征进行数据处理, 最后结合无源物联网的演进从新架构、新空口、新能力这3个层面分析基于无源物联网的无线感知技术演进方向, 并从感知角度提出对新空口通感一体设计的思考, 以期为无源物联网无线感知技术研究提供新的思路.
优先出版日期: 2025-08-13
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007445
摘要：
随着数据隐私问题越来越受重视, 能有效保护数据隐私的安全多方计算 (secure multi-party computation, MPC) 吸引了众多研究者的目光. 然而安全多方计算协议的通信和内存要求限制了它在隐私保护机器学习 (privacy-preserving machine learning, PPML) 中的性能. 减少安全计算协议的交互轮数和内存开销十分重要但也极具挑战性, 尤其是在使用 GPU 硬件加速的情况下. 重点关注线性和非线性计算的 GPU友好协议的设计和实现. 首先, 为避免整数计算的额外开销, 基于 PyTorch 的 CUDA 扩展实现了 64 位整数的矩阵乘法和卷积运算. 然后, 提出一种基于 0-1 编码方法的低通信轮数的最高符号位 (most significant bit, MSB) 获取协议, 并针对性地提出低通信复杂度的混合相乘协议, 简化了安全比较计算的通信开销, 可实现快速的 ReLU 激活层计算. 最后提出Antelope, 一个基于 GPU 的快速三方隐私保护机器学习框架, 进一步缩短了与明文框架之间的性能差距, 且支持深层网络的完整训练. 实验结果表明, 与 CPU 上广泛使用的经典架构 FALCON (PoPETs 2020) 相比, 训练和推理性能是 FALCON 的29–101 倍和 1.6–35 倍. 与基于 GPU 的工作相比, 在训练方面是 CryptGPU (S&P 2021) 的 2.5–3倍, 是 Piranha (USENIX Security 2022) 的 1.2–1.6 倍. 在推理方面, 是 CryptGPU 的 11 倍, 是 Piranha 的2.8 倍. 特别地, 所提安全比较协议在输入数据量较小时具有很大优势.
随着数据隐私问题越来越受重视, 能有效保护数据隐私的安全多方计算 (secure multi-party computation, MPC) 吸引了众多研究者的目光. 然而安全多方计算协议的通信和内存要求限制了它在隐私保护机器学习 (privacy-preserving machine learning, PPML) 中的性能. 减少安全计算协议的交互轮数和内存开销十分重要但也极具挑战性, 尤其是在使用 GPU 硬件加速的情况下. 重点关注线性和非线性计算的 GPU友好协议的设计和实现. 首先, 为避免整数计算的额外开销, 基于 PyTorch 的 CUDA 扩展实现了 64 位整数的矩阵乘法和卷积运算. 然后, 提出一种基于 0-1 编码方法的低通信轮数的最高符号位 (most significant bit, MSB) 获取协议, 并针对性地提出低通信复杂度的混合相乘协议, 简化了安全比较计算的通信开销, 可实现快速的 ReLU 激活层计算. 最后提出Antelope, 一个基于 GPU 的快速三方隐私保护机器学习框架, 进一步缩短了与明文框架之间的性能差距, 且支持深层网络的完整训练. 实验结果表明, 与 CPU 上广泛使用的经典架构 FALCON (PoPETs 2020) 相比, 训练和推理性能是 FALCON 的29–101 倍和 1.6–35 倍. 与基于 GPU 的工作相比, 在训练方面是 CryptGPU (S&P 2021) 的 2.5–3倍, 是 Piranha (USENIX Security 2022) 的 1.2–1.6 倍. 在推理方面, 是 CryptGPU 的 11 倍, 是 Piranha 的2.8 倍. 特别地, 所提安全比较协议在输入数据量较小时具有很大优势.
优先出版日期: 2025-08-01
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007398
摘要：
领域自适应旨在利用带标签的源域数据和无标签的目标域数据来解决机器学习泛化性不足的问题. 现有领域自适应工作主要针对计算机视觉任务. 为了解决针对时间序列数据的领域自适应挑战, 现有的方法将针对图片数据的方法直接应用于时间序列数据中. 这些方法虽然一定程度上解决了模型的泛化能力, 但是这些方法依然不能很好地提取解耦的领域不变的特征, 从而使得模型的泛化性能依然不尽人意. 为了解决这个挑战, 提出基于隐变量解耦学习的无监督领域自适应算法. 首先, 提出针对时间序列数据的因果数据生成过程, 在这个生成过程中, 假设观测数据背后的隐变量分为变化部分和不变部分, 并且将这些部分用隐变量表示. 基于这个数据生成过程, 提出可识别性理论证明领域变化的隐变量是可以被识别的. 在可识别性理论的基础上, 设计针对时间序列的隐变量解耦学习领域自适应模型(time series domain adaptation via disentangling invariant and variant latent variables, DIVV). 该模型一方面利用变分推断解耦领域变化的隐变量, 另一方面采用基于正交特征的对齐模块以解耦领域不变的隐变量. 最后该模型采用领域不变特征进行时间序列分类. 在多个真实数据集上进行验证, 并且取得了最有效的实验结果, 证明所提理论和模型在真实场景中的有效性.
领域自适应旨在利用带标签的源域数据和无标签的目标域数据来解决机器学习泛化性不足的问题. 现有领域自适应工作主要针对计算机视觉任务. 为了解决针对时间序列数据的领域自适应挑战, 现有的方法将针对图片数据的方法直接应用于时间序列数据中. 这些方法虽然一定程度上解决了模型的泛化能力, 但是这些方法依然不能很好地提取解耦的领域不变的特征, 从而使得模型的泛化性能依然不尽人意. 为了解决这个挑战, 提出基于隐变量解耦学习的无监督领域自适应算法. 首先, 提出针对时间序列数据的因果数据生成过程, 在这个生成过程中, 假设观测数据背后的隐变量分为变化部分和不变部分, 并且将这些部分用隐变量表示. 基于这个数据生成过程, 提出可识别性理论证明领域变化的隐变量是可以被识别的. 在可识别性理论的基础上, 设计针对时间序列的隐变量解耦学习领域自适应模型(time series domain adaptation via disentangling invariant and variant latent variables, DIVV). 该模型一方面利用变分推断解耦领域变化的隐变量, 另一方面采用基于正交特征的对齐模块以解耦领域不变的隐变量. 最后该模型采用领域不变特征进行时间序列分类. 在多个真实数据集上进行验证, 并且取得了最有效的实验结果, 证明所提理论和模型在真实场景中的有效性.
优先出版日期: 2025-07-30
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007422
摘要：
基于IPv6的段路由(segment routing over IPv6, SRv6)作为下一代网络架构的关键使能技术, 通过引入灵活的段路由转发平面, 为提升网络智能化水平、拓展业务服务能力带来革新机遇. 旨在全面梳理近年来SRv6的演进趋势和研究现状. 首先, 系统总结SRv6在网络架构与性能、网络管理与运维以及新兴业务支撑等方面的应用, 凸显了SRv6精细调度、灵活编程、服务融合等独特优势. 与此同时, 深入剖析SRv6在性能与效率、可靠性与安全性、部署与演进策略这3个方面所面临的关键挑战, 并重点讨论当前主流的解决思路和发展趋势. 最后, 立足产业生态构建、人工智能引入、行业融合创新等视角, 对SRv6未来的发展方向和挑战进行前瞻性思考和展望. 研究成果将为运营商构建开放、智能、安全的新一代网络提供理论参考和实践指导.
基于IPv6的段路由(segment routing over IPv6, SRv6)作为下一代网络架构的关键使能技术, 通过引入灵活的段路由转发平面, 为提升网络智能化水平、拓展业务服务能力带来革新机遇. 旨在全面梳理近年来SRv6的演进趋势和研究现状. 首先, 系统总结SRv6在网络架构与性能、网络管理与运维以及新兴业务支撑等方面的应用, 凸显了SRv6精细调度、灵活编程、服务融合等独特优势. 与此同时, 深入剖析SRv6在性能与效率、可靠性与安全性、部署与演进策略这3个方面所面临的关键挑战, 并重点讨论当前主流的解决思路和发展趋势. 最后, 立足产业生态构建、人工智能引入、行业融合创新等视角, 对SRv6未来的发展方向和挑战进行前瞻性思考和展望. 研究成果将为运营商构建开放、智能、安全的新一代网络提供理论参考和实践指导.
优先出版日期: 2025-07-30
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007423
摘要：
随着信息技术发展, 信息网络、人类社会与物理空间交互加深, 信息空间风险外溢现象严峻. 欺诈事件激增, 欺诈检测成为重要研究领域. 欺诈行为给社会带来了诸多负面影响, 且逐渐呈现出智能化、产业化及高度隐蔽性等新兴特征, 传统的专家规则与深度图神经网络算法在应对上显得愈发局限. 当前反欺诈算法多从节点自身与邻居节点的局部信息出发, 或聚焦于用户个体, 或分析节点与网络拓扑关系, 或利用图嵌入技术学习节点表示, 这些视角虽然能具备一定的欺诈检测能力, 但是忽略了实体长程关联模式的关键作用, 缺乏对于海量欺诈链路之间共性模式的挖掘, 限制了全面的欺诈检测能力. 针对以上欺诈检测算法的局限性, 提出一种基于链路聚合的图欺诈检测模型PA-GNN (path aggregation graph neural network), 包含不定长链路采样, 位置关联的统一链路编码, 链路信息交互聚合, 以及聚合关联的欺诈检测. 从节点出发的若干链路之间通过全局模式交互与相似度比对, 挖掘欺诈链路之间的共性规律, 从而更全面地揭示欺诈行为之间的关联模式, 并通过链路聚合继而实现欺诈检测. 在金融交易、社交网络和评论网络这3类欺诈场景下的多个数据集上的实验结果表明, 所提方法的曲线下面积(AUC)和平均精度(AP)指标相较于最优基准模型均有显著提升. 此外, 该方法为欺诈检测任务挖掘了潜在的共性欺诈链路模式, 驱动节点学习这些重要的模式并获得更具表现力的表示, 具备一定的可解释性.
随着信息技术发展, 信息网络、人类社会与物理空间交互加深, 信息空间风险外溢现象严峻. 欺诈事件激增, 欺诈检测成为重要研究领域. 欺诈行为给社会带来了诸多负面影响, 且逐渐呈现出智能化、产业化及高度隐蔽性等新兴特征, 传统的专家规则与深度图神经网络算法在应对上显得愈发局限. 当前反欺诈算法多从节点自身与邻居节点的局部信息出发, 或聚焦于用户个体, 或分析节点与网络拓扑关系, 或利用图嵌入技术学习节点表示, 这些视角虽然能具备一定的欺诈检测能力, 但是忽略了实体长程关联模式的关键作用, 缺乏对于海量欺诈链路之间共性模式的挖掘, 限制了全面的欺诈检测能力. 针对以上欺诈检测算法的局限性, 提出一种基于链路聚合的图欺诈检测模型PA-GNN (path aggregation graph neural network), 包含不定长链路采样, 位置关联的统一链路编码, 链路信息交互聚合, 以及聚合关联的欺诈检测. 从节点出发的若干链路之间通过全局模式交互与相似度比对, 挖掘欺诈链路之间的共性规律, 从而更全面地揭示欺诈行为之间的关联模式, 并通过链路聚合继而实现欺诈检测. 在金融交易、社交网络和评论网络这3类欺诈场景下的多个数据集上的实验结果表明, 所提方法的曲线下面积(AUC)和平均精度(AP)指标相较于最优基准模型均有显著提升. 此外, 该方法为欺诈检测任务挖掘了潜在的共性欺诈链路模式, 驱动节点学习这些重要的模式并获得更具表现力的表示, 具备一定的可解释性.
优先出版日期: 2025-07-30
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007436
摘要：
测试用例优先级排序方法TCP在缓解测试开销方面备受关注. 基于不同优先级策略的贪心算法是TCP中常用的方法. 然而, 现有基于贪心算法的TCP技术多使用单一的排序策略, 且每轮迭代排序过程一次性考虑全部测试用例, 而未关注用例间的关系, 导致在覆盖信息和排序方面的处理上耗时过长, 极大降低排序效率. 同时, 在单一的排序策略中, Additional策略得到广泛研究, 但其受随机因素影响较大, 当出现平局时, 通常会随机选择待排用例, 影响排序的有效性. 基于此, 提出一种面向两阶段分组的测试用例优先级排序方法TPG-TCP. 第1阶段进行粗粒度测试用例分组, 通过挖掘用例间的隐藏关系, 将它们分为关键用例组和普通用例组, 为下一阶段采用多样性策略排序做准备, 以提高排序效率. 第2阶段进行细粒度测试用例分组排序, 根据迭代次数将关键用例分组, 为减少Additional策略中随机因素的干扰, 提出基于用例潜力度的TP-Additional策略对一部分关键用例排序, 同时采用简单高效的Total策略对普通用例与另一部分关键用例排序, 将排序结果追加至TP-Additional策略的排序结果中, 在排序有效性提升的同时也提高了效率. 通过与8种相关方法在6个数据集上的对比结果发现, 所提方法是高效且可行的, 在APFD与TETC指标上分别平均提升约1.29%和9.54%.
测试用例优先级排序方法TCP在缓解测试开销方面备受关注. 基于不同优先级策略的贪心算法是TCP中常用的方法. 然而, 现有基于贪心算法的TCP技术多使用单一的排序策略, 且每轮迭代排序过程一次性考虑全部测试用例, 而未关注用例间的关系, 导致在覆盖信息和排序方面的处理上耗时过长, 极大降低排序效率. 同时, 在单一的排序策略中, Additional策略得到广泛研究, 但其受随机因素影响较大, 当出现平局时, 通常会随机选择待排用例, 影响排序的有效性. 基于此, 提出一种面向两阶段分组的测试用例优先级排序方法TPG-TCP. 第1阶段进行粗粒度测试用例分组, 通过挖掘用例间的隐藏关系, 将它们分为关键用例组和普通用例组, 为下一阶段采用多样性策略排序做准备, 以提高排序效率. 第2阶段进行细粒度测试用例分组排序, 根据迭代次数将关键用例分组, 为减少Additional策略中随机因素的干扰, 提出基于用例潜力度的TP-Additional策略对一部分关键用例排序, 同时采用简单高效的Total策略对普通用例与另一部分关键用例排序, 将排序结果追加至TP-Additional策略的排序结果中, 在排序有效性提升的同时也提高了效率. 通过与8种相关方法在6个数据集上的对比结果发现, 所提方法是高效且可行的, 在APFD与TETC指标上分别平均提升约1.29%和9.54%.
优先出版日期: 2025-07-30
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007437
摘要：
随着基于格的后量子密码体制快速发展, 格上困难问题求解算法已成为评估后量子密码方案安全性的关键技术. 当前, 经典计算模型下已存在枚举、筛法、格基约化等格上困难问题求解算法, 同时量子筛法、量子枚举等格上困难问题量子求解算法正逐步引起关注. 围绕后量子密码研究中涉及的格上困难问题, 对格上困难问题量子求解算法给出综述. 首先, 分类整了格上困难问题量子求解算法研究现状. 其次, 梳理各类格上困难问题量子求解算法的设计思路和应用的量子计算技术, 并总结各类格上困难问题量子求解算法的复杂度. 最后, 展望格上困难问题量子求解算法的未来发展趋势.
随着基于格的后量子密码体制快速发展, 格上困难问题求解算法已成为评估后量子密码方案安全性的关键技术. 当前, 经典计算模型下已存在枚举、筛法、格基约化等格上困难问题求解算法, 同时量子筛法、量子枚举等格上困难问题量子求解算法正逐步引起关注. 围绕后量子密码研究中涉及的格上困难问题, 对格上困难问题量子求解算法给出综述. 首先, 分类整了格上困难问题量子求解算法研究现状. 其次, 梳理各类格上困难问题量子求解算法的设计思路和应用的量子计算技术, 并总结各类格上困难问题量子求解算法的复杂度. 最后, 展望格上困难问题量子求解算法的未来发展趋势.
优先出版日期: 2025-07-30
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007434
摘要：
(t, N)门限多方隐私集合交集协议(threshold multi-party private set intersection, TMP-PSI)允许当指定参与方的集合元素x在其余不少于t–1 (t＜N)个参与方的私有集合中出现时, 数据元素x作为交集结果输出, 在提案投票、金融交易威胁识别、安全评估等场景具有广泛应用. 现有的门限多方隐私集合交集协议运行效率低、通信轮数多且只能由某一个指定参与方获取交集. 针对这些问题, 设计一种基于弹性秘密共享的参与方门限测试方法, 结合不经意键值对存储(oblivious key-value store, OKVS)提出一种TMP-PSI方案, 能够有效减少计算开销和通信轮数. 为了满足多参与方获取私有集合中交集信息的需求, 提出第2种拓展门限多方隐私集合交集(extended threshold multi-party private set intersection, ETMP-PSI)协议对份额分发方式进行改变, 与第1种方案相比, 秘密分发者和秘密重构方没有额外增加通信轮数和计算复杂度, 实现了多参与方获取私有集合中的交集元素. 所设计的协议在数据集合大小为n = 216的三方场景下运行时间为6.4 s (TMP-PSI)和8.7 s (ETMP-PSI), 与现有的门限多方隐私集合交集协议相比, 重构方和分发方的通信复杂度由O(nNtlognλ)降为O(bNλ).
(t, N)门限多方隐私集合交集协议(threshold multi-party private set intersection, TMP-PSI)允许当指定参与方的集合元素x在其余不少于t–1 (t＜N)个参与方的私有集合中出现时, 数据元素x作为交集结果输出, 在提案投票、金融交易威胁识别、安全评估等场景具有广泛应用. 现有的门限多方隐私集合交集协议运行效率低、通信轮数多且只能由某一个指定参与方获取交集. 针对这些问题, 设计一种基于弹性秘密共享的参与方门限测试方法, 结合不经意键值对存储(oblivious key-value store, OKVS)提出一种TMP-PSI方案, 能够有效减少计算开销和通信轮数. 为了满足多参与方获取私有集合中交集信息的需求, 提出第2种拓展门限多方隐私集合交集(extended threshold multi-party private set intersection, ETMP-PSI)协议对份额分发方式进行改变, 与第1种方案相比, 秘密分发者和秘密重构方没有额外增加通信轮数和计算复杂度, 实现了多参与方获取私有集合中的交集元素. 所设计的协议在数据集合大小为n = 216的三方场景下运行时间为6.4 s (TMP-PSI)和8.7 s (ETMP-PSI), 与现有的门限多方隐私集合交集协议相比, 重构方和分发方的通信复杂度由O(nNtlognλ)降为O(bNλ).
优先出版日期: 2025-07-23
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007432
摘要：
边缘服务器(edge server)为移动智能应用提供了低延时、高性能的服务. 然而, 由于边缘服务器上的负载量随时间波动较大, 在负载较低的时刻, 许多边缘服务器处于闲置状态, 其计算资源并没有得到充分利用. 与边缘服务器的利用率不同, 随着人工智能技术在人们生活中的应用越来越广泛, 云计算集群中的计算资源对于深度学习训练作业来说仍较为紧张. 现有的集群调度策略不能有效利用云计算集群外的空闲计算资源, 而有效利用云计算集群外的空闲计算资源可以缓解云计算集群的资源紧张问题, 从而使得更多截止期敏感的深度学习训练作业在截止期之前完成. 针对这一问题, 设计一种面向截止期敏感的深度学习训练作业的集群调度策略, 协同调度云计算资源和空闲的边缘计算资源, 充分利用不同深度学习训练作业的性能特征和空闲的边缘服务器设备, 使得更多的截止期敏感的深度学习训练作业在其截止期之前完成. 最后, 实验结果表明, 云边协同的调度方法在提升作业的截止期满足率方面优于其他基线方法, 并有效地利用空闲的边缘服务器设备, 提高计算资源的利用率.
边缘服务器(edge server)为移动智能应用提供了低延时、高性能的服务. 然而, 由于边缘服务器上的负载量随时间波动较大, 在负载较低的时刻, 许多边缘服务器处于闲置状态, 其计算资源并没有得到充分利用. 与边缘服务器的利用率不同, 随着人工智能技术在人们生活中的应用越来越广泛, 云计算集群中的计算资源对于深度学习训练作业来说仍较为紧张. 现有的集群调度策略不能有效利用云计算集群外的空闲计算资源, 而有效利用云计算集群外的空闲计算资源可以缓解云计算集群的资源紧张问题, 从而使得更多截止期敏感的深度学习训练作业在截止期之前完成. 针对这一问题, 设计一种面向截止期敏感的深度学习训练作业的集群调度策略, 协同调度云计算资源和空闲的边缘计算资源, 充分利用不同深度学习训练作业的性能特征和空闲的边缘服务器设备, 使得更多的截止期敏感的深度学习训练作业在其截止期之前完成. 最后, 实验结果表明, 云边协同的调度方法在提升作业的截止期满足率方面优于其他基线方法, 并有效地利用空闲的边缘服务器设备, 提高计算资源的利用率.
优先出版日期: 2025-07-23
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007433
摘要：
为了对漏洞进行细粒度检测, 理想的模型必须确定软件是否包含漏洞, 并确定漏洞的类型(即进行漏洞分类). 一系列深度学习模型在漏洞分类任务中取得了良好的整体性能. 然而, 观察到不同漏洞类型之间存在严重的数据不平衡. 许多漏洞类型只有少量的漏洞样本(称为少样本类型), 这导致了对少样本类型的分类性能和泛化能力较差. 为了提高少样本漏洞类型的分类性能, 实现VulFewShot. 这种基于对比学习的漏洞分类框架通过使相同类型的漏洞样本“接近”, 同时使不同类型的漏洞样品彼此“远离”, 从而为仅有少数漏洞样本类型赋予了更多的权重. 实验结果表明, VulFewShot可以提高对所有类型漏洞的分类性能. 类型包含的漏洞样本数量越少, 改进就越显著. 因此, VulFewShot可以提高样本不足的漏洞的分类性能, 并减少样本量对学习过程的影响.
为了对漏洞进行细粒度检测, 理想的模型必须确定软件是否包含漏洞, 并确定漏洞的类型(即进行漏洞分类). 一系列深度学习模型在漏洞分类任务中取得了良好的整体性能. 然而, 观察到不同漏洞类型之间存在严重的数据不平衡. 许多漏洞类型只有少量的漏洞样本(称为少样本类型), 这导致了对少样本类型的分类性能和泛化能力较差. 为了提高少样本漏洞类型的分类性能, 实现VulFewShot. 这种基于对比学习的漏洞分类框架通过使相同类型的漏洞样本“接近”, 同时使不同类型的漏洞样品彼此“远离”, 从而为仅有少数漏洞样本类型赋予了更多的权重. 实验结果表明, VulFewShot可以提高对所有类型漏洞的分类性能. 类型包含的漏洞样本数量越少, 改进就越显著. 因此, VulFewShot可以提高样本不足的漏洞的分类性能, 并减少样本量对学习过程的影响.
优先出版日期: 2025-07-23
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007421
摘要：
智能问答系统利用信息检索和自然语言处理技术, 实现对问题的自动化回复. 然而, 与其他人工智能软件相似, 智能问答系统同样存在缺陷. 存在缺陷的智能问答系统会降低用户体验, 造成企业的经济损失, 甚至引发社会层面的恐慌. 因此, 及时检测并修复智能问答系统中的缺陷至关重要. 目前, 智能问答系统自动测试方法主要分为两类. 其一, 基于问题与预测答案合成假定事实, 并基于假定事实生成新问题和预期答案, 以此揭示问答系统中的缺陷. 其二, 从现有数据集中提取不影响原问题答案的知识片段并融入原始测试输入中生成答案一致的新测试输入, 实现对问答系统的缺陷检测任务. 然而, 这两类方法均着重于测试模型的语义理解能力, 未能充分测试模型的逻辑推理能力. 此外, 这两类方法分别依赖于问答系统的回答范式和模型自带的数据集来生成新的测试用例, 限制了其在基于大规模语言模型的问答系统中的测试效能. 针对上述挑战, 提出一种逻辑引导的蜕变测试技术QALT. QALT设计了3种逻辑相关的蜕变关系, 并使用了语义相似度度量和依存句法分析等技术指导生成高质量的测试用例, 实现对智能问答系统的精准测试. 实验结果表明, QALT在两类智能问答系统上一共检测9247个缺陷, 分别比当前两种最先进的技术(即QAQA和QAAskeR)多检测3150和3897个缺陷. 基于人工采样标注结果的统计分析, QALT在两个智能问答系统上检测到真阳性缺陷的期望数量总和为8073, 预期比QAQA和QAAskeR分别多检测2142和4867个真阳性缺陷. 此外, 使用QALT生成的测试输入通过模型微调对被测软件中的缺陷进行修复. 微调后模型的错误率成功地从 22.33% 降低到了14.37%.
智能问答系统利用信息检索和自然语言处理技术, 实现对问题的自动化回复. 然而, 与其他人工智能软件相似, 智能问答系统同样存在缺陷. 存在缺陷的智能问答系统会降低用户体验, 造成企业的经济损失, 甚至引发社会层面的恐慌. 因此, 及时检测并修复智能问答系统中的缺陷至关重要. 目前, 智能问答系统自动测试方法主要分为两类. 其一, 基于问题与预测答案合成假定事实, 并基于假定事实生成新问题和预期答案, 以此揭示问答系统中的缺陷. 其二, 从现有数据集中提取不影响原问题答案的知识片段并融入原始测试输入中生成答案一致的新测试输入, 实现对问答系统的缺陷检测任务. 然而, 这两类方法均着重于测试模型的语义理解能力, 未能充分测试模型的逻辑推理能力. 此外, 这两类方法分别依赖于问答系统的回答范式和模型自带的数据集来生成新的测试用例, 限制了其在基于大规模语言模型的问答系统中的测试效能. 针对上述挑战, 提出一种逻辑引导的蜕变测试技术QALT. QALT设计了3种逻辑相关的蜕变关系, 并使用了语义相似度度量和依存句法分析等技术指导生成高质量的测试用例, 实现对智能问答系统的精准测试. 实验结果表明, QALT在两类智能问答系统上一共检测9247个缺陷, 分别比当前两种最先进的技术(即QAQA和QAAskeR)多检测3150和3897个缺陷. 基于人工采样标注结果的统计分析, QALT在两个智能问答系统上检测到真阳性缺陷的期望数量总和为8073, 预期比QAQA和QAAskeR分别多检测2142和4867个真阳性缺陷. 此外, 使用QALT生成的测试输入通过模型微调对被测软件中的缺陷进行修复. 微调后模型的错误率成功地从 22.33% 降低到了14.37%.
优先出版日期: 2025-07-17
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007405
摘要：
数据库系统的参数配置直接影响其性能和系统资源的利用率. 主流的关系数据库管理系统有数百个参数可供调整以获得最佳的性能和服务能力. 数据库系统性能的优化通常由经验丰富的数据库管理员(DBA)手动进行, 但是由于数据库系统配置参数众多、异构且参数之间的存在复杂的相关性, 传统的人工进行参数调优的工作方法效率低、成本高、可复用性差. 为了提高数据库系统性能优化的工作效率, 数据库系统的自动化参数调优技术成为数据库领域的研究热点. 由于强化学习具有与系统运行环境交互、反馈并逐步优化的能力, 被广泛应用于复杂系统的优化过程. 相关的研究工作将强化学习及其改进方法应用于数据库系统的参数优化, 但是都采用单目标优化的方法.实际上, 数据库系统的参数优化属于多目标优化任务, 且调优工作常在资源受限的情况下进行, 因此现有的工作存在一些缺陷: (1)将数据库系统优化任务的多个目标通过简单线性转换为单目标优化问题具有一定的盲目性, 需要反复迭代尝试优化, 实现成本高; (2)无法应对数据库系统需求的动态变化, 适用性差; (3)相关工作使用的强化学习方法本身是属于单目标优化算法, 将其应用于多目标任务时, 导致难以有效对齐偏好(当前的各个目标的权重系数)和相应的最优策略, 可能产生次优解; (4)现有数据库系统参数优化的目标通常仅考虑吞吐量和延迟, 未考虑内存等资源的利用率. 针对以上问题, 设计一种基于多目标深度确定性策略梯度的强化学习算法(MODDPG). 该方法是原生多目标的强化学习方法, 不需要将数据库系统优化的多目标任务转换为单目标任务, 可以高效适应数据库系统需求的动态变化. 通过改进强化学习算法的奖励机制可以快速实现偏好与最优策略的对齐, 有效避免次优解的产生, 提高数据库系统参数优化的效率. 为了更进一步验证所提方法的普遍适用性, 将提出的多目标优化的方法进行扩展, 实现了提升数据库的性能和资源利用率的多目标协同优化. 实验部分在主流关系数据库系统上使用TPC-C 和SYSBench测试基准对所提参数优化方法的有效性和实用性进行了验证. 实验结果表明, 所提方法在模型的训练效率和数据库参数优化的作用方面具有明显的优势, 并且易于根据优化需求扩展到更多目标.
数据库系统的参数配置直接影响其性能和系统资源的利用率. 主流的关系数据库管理系统有数百个参数可供调整以获得最佳的性能和服务能力. 数据库系统性能的优化通常由经验丰富的数据库管理员(DBA)手动进行, 但是由于数据库系统配置参数众多、异构且参数之间的存在复杂的相关性, 传统的人工进行参数调优的工作方法效率低、成本高、可复用性差. 为了提高数据库系统性能优化的工作效率, 数据库系统的自动化参数调优技术成为数据库领域的研究热点. 由于强化学习具有与系统运行环境交互、反馈并逐步优化的能力, 被广泛应用于复杂系统的优化过程. 相关的研究工作将强化学习及其改进方法应用于数据库系统的参数优化, 但是都采用单目标优化的方法.实际上, 数据库系统的参数优化属于多目标优化任务, 且调优工作常在资源受限的情况下进行, 因此现有的工作存在一些缺陷: (1)将数据库系统优化任务的多个目标通过简单线性转换为单目标优化问题具有一定的盲目性, 需要反复迭代尝试优化, 实现成本高; (2)无法应对数据库系统需求的动态变化, 适用性差; (3)相关工作使用的强化学习方法本身是属于单目标优化算法, 将其应用于多目标任务时, 导致难以有效对齐偏好(当前的各个目标的权重系数)和相应的最优策略, 可能产生次优解; (4)现有数据库系统参数优化的目标通常仅考虑吞吐量和延迟, 未考虑内存等资源的利用率. 针对以上问题, 设计一种基于多目标深度确定性策略梯度的强化学习算法(MODDPG). 该方法是原生多目标的强化学习方法, 不需要将数据库系统优化的多目标任务转换为单目标任务, 可以高效适应数据库系统需求的动态变化. 通过改进强化学习算法的奖励机制可以快速实现偏好与最优策略的对齐, 有效避免次优解的产生, 提高数据库系统参数优化的效率. 为了更进一步验证所提方法的普遍适用性, 将提出的多目标优化的方法进行扩展, 实现了提升数据库的性能和资源利用率的多目标协同优化. 实验部分在主流关系数据库系统上使用TPC-C 和SYSBench测试基准对所提参数优化方法的有效性和实用性进行了验证. 实验结果表明, 所提方法在模型的训练效率和数据库参数优化的作用方面具有明显的优势, 并且易于根据优化需求扩展到更多目标.
优先出版日期: 2025-07-17
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007429
摘要：
域名系统(domain name system, DNS)协议的性能和操作特性引起了研究和网络运营界的极大兴趣. 在这项工作中, 通过测量分析来自一个大型DNS服务商递归服务器数据, 从一个大型DNS运营商递归服务的角度考察了用户访问模式及解析状况. 面向海量的DNS数据, 首先提供一种多机分布式并行测量机制和大数据平台存储监控方案, 实现了对DNS海量数据的高效测量分析. 然后, 从用户请求响应率, 请求域名的情况, 请求用户的情况和域名解析的情况多个维度系统分析了DNS数据的特征, 并呈现了多个有价值的测量结果, 对提升DNS的运维和洞察DNS的特性具有重要价值. 最后, 基于对DNS缓存命中率的测量分析, 提出一种适用于DNS大型运营商进行在线异常检测的通用框架, 并初步验证了框架方案的正确性和可行性.
域名系统(domain name system, DNS)协议的性能和操作特性引起了研究和网络运营界的极大兴趣. 在这项工作中, 通过测量分析来自一个大型DNS服务商递归服务器数据, 从一个大型DNS运营商递归服务的角度考察了用户访问模式及解析状况. 面向海量的DNS数据, 首先提供一种多机分布式并行测量机制和大数据平台存储监控方案, 实现了对DNS海量数据的高效测量分析. 然后, 从用户请求响应率, 请求域名的情况, 请求用户的情况和域名解析的情况多个维度系统分析了DNS数据的特征, 并呈现了多个有价值的测量结果, 对提升DNS的运维和洞察DNS的特性具有重要价值. 最后, 基于对DNS缓存命中率的测量分析, 提出一种适用于DNS大型运营商进行在线异常检测的通用框架, 并初步验证了框架方案的正确性和可行性.
优先出版日期: 2025-07-17
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007411
摘要：
NUMA (non-uniform memory access)是现代多核、多路处理器平台上主流的内存访问架构, NUMA访问延迟对数据库的查询性能有较大影响, 因此如何降低查询处理中跨NUMA节点的访问延迟是现代内存数据库查询优化的热点问题之一. 不同的处理器在NUMA架构、NUMA延迟等方面差异较大, 因此NUMA优化技术需要与硬件特性相结合. 基于内存数据库执行代价最高和对数据局部性依赖最强的内存外键连接算法, 面向代表性的ARM、Intel CLX、Intel ICX、AMD Zen2和AMD Zen3这5个处理器NUMA架构和延迟特征, 探索了不同NUMA优化方法, 包括NUMA-conscious和NUMA-oblivious实现技术. 在数据存储、数据分片、连接中间结果缓存等方面采用不同的优化方案, 比较了不同处理器架构上的算法性能, 实验结果表明, NUMA-conscious优化策略需软、硬件相结合, 其中Radix Join对NUMA延迟敏感度为中性, 在5个不同的处理器平台上, NUMA优化性能收益稳定在30%左右, NPO算法对NUMA延迟敏感度较高, 在不同平台NUMA优化性能收益在38%–57%, Vector Join算法对NUMA延迟敏感但影响幅度较小, NUMA优化性能收益在1%–25%之间, 且在算法性能特征上, Vector Join受cache效率影响比NUMA延迟影响更大; NUMA-conscious优化技术在ARM平台差异较大, 在x86平台差异极小, NUMA-oblivious算法复杂度更低, 具有较好的通用性. 从处理器硬件发展趋势来看, 降低NUMA访问延迟可以有效地降低不同NUMA-conscious优化算法的性能差异, 简化连接算法的复杂度, 提高连接操作性能.
NUMA (non-uniform memory access)是现代多核、多路处理器平台上主流的内存访问架构, NUMA访问延迟对数据库的查询性能有较大影响, 因此如何降低查询处理中跨NUMA节点的访问延迟是现代内存数据库查询优化的热点问题之一. 不同的处理器在NUMA架构、NUMA延迟等方面差异较大, 因此NUMA优化技术需要与硬件特性相结合. 基于内存数据库执行代价最高和对数据局部性依赖最强的内存外键连接算法, 面向代表性的ARM、Intel CLX、Intel ICX、AMD Zen2和AMD Zen3这5个处理器NUMA架构和延迟特征, 探索了不同NUMA优化方法, 包括NUMA-conscious和NUMA-oblivious实现技术. 在数据存储、数据分片、连接中间结果缓存等方面采用不同的优化方案, 比较了不同处理器架构上的算法性能, 实验结果表明, NUMA-conscious优化策略需软、硬件相结合, 其中Radix Join对NUMA延迟敏感度为中性, 在5个不同的处理器平台上, NUMA优化性能收益稳定在30%左右, NPO算法对NUMA延迟敏感度较高, 在不同平台NUMA优化性能收益在38%–57%, Vector Join算法对NUMA延迟敏感但影响幅度较小, NUMA优化性能收益在1%–25%之间, 且在算法性能特征上, Vector Join受cache效率影响比NUMA延迟影响更大; NUMA-conscious优化技术在ARM平台差异较大, 在x86平台差异极小, NUMA-oblivious算法复杂度更低, 具有较好的通用性. 从处理器硬件发展趋势来看, 降低NUMA访问延迟可以有效地降低不同NUMA-conscious优化算法的性能差异, 简化连接算法的复杂度, 提高连接操作性能.
优先出版日期: 2025-07-17
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007431
摘要：
随着智能出行的推广, 车载自组织网络(vehicular ad hoc network, VANET)在数据采集上应用得到越来越多的关注. 然而, 由于车辆的高速移动和轨迹难以预测, 传统的基于位置的贪婪转发策略难以适应于高动态VANET下数据传递的需求. 为解决这一问题, 提出一种历史交通数据驱动的VANET智能路由算法. 首先, 通过离线学习方法基于网络的历史交通流信息, 获取用于最优路径选择的转发表; 其次, 在路径上, 利用基于Markov预测的在线V2V传输机制, 通过考虑车辆的运动状态等因素选择可靠的下一中继车辆. 最后, 与3种路由算法进行了对比, 实验结果表明, 该算法在数据包投递率、平均端到端时延、网络收益率、平均成功发包开销和在线计算时间复杂度这5个性能上均表现优越.
随着智能出行的推广, 车载自组织网络(vehicular ad hoc network, VANET)在数据采集上应用得到越来越多的关注. 然而, 由于车辆的高速移动和轨迹难以预测, 传统的基于位置的贪婪转发策略难以适应于高动态VANET下数据传递的需求. 为解决这一问题, 提出一种历史交通数据驱动的VANET智能路由算法. 首先, 通过离线学习方法基于网络的历史交通流信息, 获取用于最优路径选择的转发表; 其次, 在路径上, 利用基于Markov预测的在线V2V传输机制, 通过考虑车辆的运动状态等因素选择可靠的下一中继车辆. 最后, 与3种路由算法进行了对比, 实验结果表明, 该算法在数据包投递率、平均端到端时延、网络收益率、平均成功发包开销和在线计算时间复杂度这5个性能上均表现优越.
优先出版日期: 2025-07-09
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007430
摘要：
在时序数据分析领域, 跨域数据分布的偏移显著削弱了模型的泛化性能. 为此, 开发一种称为TPN的端到端时序数据域自适应框架. 该框架融合了时序模式激活模块(TPAM)与Transformer编码器. TPAM通过双层时空卷积操作捕捉序列特征的空间及时间依赖性, 结合Sigmoid和tanh激活函数对提取的特征进行非线性融合, 再经由线性投影恢复至原通道尺寸, 以此强化模型的时序特征提取能力. TPN还引入了增强对抗范式(EAP), 通过域分类损失和操作顺序预测损失, 增强生成器与判别器的协同对抗, 有效缩减源域与目标域间的数据分布差距, 提升模型的域适应性. 在Opportunity、WISDM及HHAR这3大公开人体活动识别数据集上的实证结果显示, TPN在准确率和F1值方面较现有方法最高提升了6%, 且参数量和运行时间较少. 深入的消融与可视化实验进一步验证了TPAM和EAP的有效性, 表明TPN在特征抽取与域对齐上具有良好表现.
在时序数据分析领域, 跨域数据分布的偏移显著削弱了模型的泛化性能. 为此, 开发一种称为TPN的端到端时序数据域自适应框架. 该框架融合了时序模式激活模块(TPAM)与Transformer编码器. TPAM通过双层时空卷积操作捕捉序列特征的空间及时间依赖性, 结合Sigmoid和tanh激活函数对提取的特征进行非线性融合, 再经由线性投影恢复至原通道尺寸, 以此强化模型的时序特征提取能力. TPN还引入了增强对抗范式(EAP), 通过域分类损失和操作顺序预测损失, 增强生成器与判别器的协同对抗, 有效缩减源域与目标域间的数据分布差距, 提升模型的域适应性. 在Opportunity、WISDM及HHAR这3大公开人体活动识别数据集上的实证结果显示, TPN在准确率和F1值方面较现有方法最高提升了6%, 且参数量和运行时间较少. 深入的消融与可视化实验进一步验证了TPAM和EAP的有效性, 表明TPN在特征抽取与域对齐上具有良好表现.
优先出版日期: 2025-07-09
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007427
摘要：
区块链, 又称分布式账本, 作为新一代信息技术的典型代表, 在金融、医疗、能源和政务等领域得到广泛应用. 区块链中可监管的隐私保护技术既能保护用户隐私, 增强用户对区块链应用的信任, 又能防止区块链被用于非法活动, 确保应用的合规性. 现有可监管区块链隐私保护方案通常基于双线性配对构造, 运算效率较低, 无法满足高并发场景应用需求. 针对上述问题, 提出一种高效的区块链中可监管身份隐私保护方案, 通过设计一种无需配对的接收者身份一致性零知识证明和可追踪环签名方案, 在保护交易双方身份隐私的同时保证监管的有效性. 实验结果表明, 当按照Monero参数配置将环签名成员数量设置为16时, 高效的区块链中可监管身份隐私保护方案中所有算法执行时间均为5 ms以内, 相较于同类型方案效率提升14倍以上, 消息长度缩短为原方案的50%, 具有更高的计算效率和更短的消息长度.
区块链, 又称分布式账本, 作为新一代信息技术的典型代表, 在金融、医疗、能源和政务等领域得到广泛应用. 区块链中可监管的隐私保护技术既能保护用户隐私, 增强用户对区块链应用的信任, 又能防止区块链被用于非法活动, 确保应用的合规性. 现有可监管区块链隐私保护方案通常基于双线性配对构造, 运算效率较低, 无法满足高并发场景应用需求. 针对上述问题, 提出一种高效的区块链中可监管身份隐私保护方案, 通过设计一种无需配对的接收者身份一致性零知识证明和可追踪环签名方案, 在保护交易双方身份隐私的同时保证监管的有效性. 实验结果表明, 当按照Monero参数配置将环签名成员数量设置为16时, 高效的区块链中可监管身份隐私保护方案中所有算法执行时间均为5 ms以内, 相较于同类型方案效率提升14倍以上, 消息长度缩短为原方案的50%, 具有更高的计算效率和更短的消息长度.
优先出版日期: 2025-07-09
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007428
摘要：
基于属性的可搜索加密技术实现了多用户场景下加密数据安全且细粒度的共享, 但往往面临着加解密计算开销大、查询效率低、索引无法更新等问题. 为同时解决上述问题, 在可搜索属性加密技术的基础上提出了一个支持索引动态更新的高效检索方案. 具体而言, 通过复用相同的访问策略, 减少加密过程中因策略重复带来的计算开销, 并将大部分解密运算安全外包给云服务器, 减轻了本地设备的解密计算负担. 结合哈希表和跳表构建了一个支持多关键词检索的倒排索引结构, 使用BLS短签名技术实现了索引更新的权限验证. 形式化的安全分析证明, 该方案能够有效抵御合谋攻击、选择明文攻击、伪造更新令牌和解密私钥等多种攻击方式. 实验结果显示, 该方案兼具高效的检索和索引更新性能, 在策略重复时能有效降低加密计算开销.
基于属性的可搜索加密技术实现了多用户场景下加密数据安全且细粒度的共享, 但往往面临着加解密计算开销大、查询效率低、索引无法更新等问题. 为同时解决上述问题, 在可搜索属性加密技术的基础上提出了一个支持索引动态更新的高效检索方案. 具体而言, 通过复用相同的访问策略, 减少加密过程中因策略重复带来的计算开销, 并将大部分解密运算安全外包给云服务器, 减轻了本地设备的解密计算负担. 结合哈希表和跳表构建了一个支持多关键词检索的倒排索引结构, 使用BLS短签名技术实现了索引更新的权限验证. 形式化的安全分析证明, 该方案能够有效抵御合谋攻击、选择明文攻击、伪造更新令牌和解密私钥等多种攻击方式. 实验结果显示, 该方案兼具高效的检索和索引更新性能, 在策略重复时能有效降低加密计算开销.
优先出版日期: 2025-07-09
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007402
摘要：
针对当前OWL知识表示学习方法存在的概念层和实例层复杂语义信息联合表征能力不足等问题, 提出一种概念-属性-实例多语义视图驱动的OWL图谱知识表示学习方法(MSV-KRL). 该方法采用“多语义视图划分、语义感知自监督进阶训练、多任务联合表示学习”的3阶段架构. 首先, MSV-KRL在OWL2Vec*的基础上, 优化OWL到RDF图结构的映射策略, 提出5类细粒度语义视图划分策略. 其次, 通过语义视图内随机游走和标注属性替换策略, 生成序列化进阶训练数据, 并开展预训练模型的自监督进阶训练, 以提升其面向多语义视图上下文的适配能力. 最后, 在多任务学习框架下, 通过多语义视图预测任务联合优化损失, 实现对OWL知识图谱中概念、属性和实例复杂语义有效表示学习. 实验结果表明, MSV-KRL在多个基准数据集上的表现优于现有先进的知识表示学习方法, 且能适配于多种语言模型, 有效提升OWL复杂语义的知识表示能力.
针对当前OWL知识表示学习方法存在的概念层和实例层复杂语义信息联合表征能力不足等问题, 提出一种概念-属性-实例多语义视图驱动的OWL图谱知识表示学习方法(MSV-KRL). 该方法采用“多语义视图划分、语义感知自监督进阶训练、多任务联合表示学习”的3阶段架构. 首先, MSV-KRL在OWL2Vec*的基础上, 优化OWL到RDF图结构的映射策略, 提出5类细粒度语义视图划分策略. 其次, 通过语义视图内随机游走和标注属性替换策略, 生成序列化进阶训练数据, 并开展预训练模型的自监督进阶训练, 以提升其面向多语义视图上下文的适配能力. 最后, 在多任务学习框架下, 通过多语义视图预测任务联合优化损失, 实现对OWL知识图谱中概念、属性和实例复杂语义有效表示学习. 实验结果表明, MSV-KRL在多个基准数据集上的表现优于现有先进的知识表示学习方法, 且能适配于多种语言模型, 有效提升OWL复杂语义的知识表示能力.
优先出版日期: 2025-06-25
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007400
摘要：
知识图谱以其独特的知识管理方式和表示能力被广泛运用于知识问答等知识计算领域. 但是, 现实中的知识图谱或多或少存在信息不完整的问题, 影响知识图谱的质量, 限制了下游任务的效果, 如不完整的知识图谱不能给出准确的知识问答结果. 因此, 知识图谱补全技术应运而生, 旨在通过不同的策略对知识图谱事实三元组中缺失的内容进行预测以改善知识图谱的质量. 近年来, 人们对知识图谱补全进行了大量的研究. 根据构建模型所需样本的数量将现有的知识图谱补全技术分为3大类, 即零样本知识图谱补全、少样本知识图谱补全和多样本知识图谱补全. 为了调研并作为研究人员掌握知识图谱补全研究核心思想和研究现状的第一手材料, 从理论研究、实验分析以及具体应用, 如华谱系统, 对已有的知识图谱补全技术进行全面的回顾, 总结当前知识图谱补全技术所面临的问题与挑战, 并对未来可能的研究方向进行探讨.
知识图谱以其独特的知识管理方式和表示能力被广泛运用于知识问答等知识计算领域. 但是, 现实中的知识图谱或多或少存在信息不完整的问题, 影响知识图谱的质量, 限制了下游任务的效果, 如不完整的知识图谱不能给出准确的知识问答结果. 因此, 知识图谱补全技术应运而生, 旨在通过不同的策略对知识图谱事实三元组中缺失的内容进行预测以改善知识图谱的质量. 近年来, 人们对知识图谱补全进行了大量的研究. 根据构建模型所需样本的数量将现有的知识图谱补全技术分为3大类, 即零样本知识图谱补全、少样本知识图谱补全和多样本知识图谱补全. 为了调研并作为研究人员掌握知识图谱补全研究核心思想和研究现状的第一手材料, 从理论研究、实验分析以及具体应用, 如华谱系统, 对已有的知识图谱补全技术进行全面的回顾, 总结当前知识图谱补全技术所面临的问题与挑战, 并对未来可能的研究方向进行探讨.
优先出版日期: 2025-06-25
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007399
摘要：
利用计算机技术实现家谱数据的智能化管理, 对传承和普及中华传统文化有着重要的意义. 近年来, 随着基于检索增强的大语言模型在知识问答领域被广泛应用, 通过大语言模型以对话的方式向用户展示多样的家谱文化已经成为一个备受关注的研究方向. 然而, 家谱数据的异构性、自治性、复杂性和演化性导致现有的知识检索框架难以在复杂的家谱信息中实现完备的知识推理. 针对上述问题, 提出一种基于知识图谱推理的大语言模型家谱问答系统——华谱通, 从推理逻辑完备性和信息筛选精准性两个方面, 构建适合大语言模型家谱问答的知识图谱推理框架. 在推理逻辑完备性方面, 以知识图谱作为家谱知识的载体, 并基于Jena框架提出一套完备的家谱知识推理规则, 以提升模型对家谱信息的检索召回率. 在信息筛选方面, 以家谱中的同名人物和多重亲属关系为场景, 提出基于问题-条件三元组的多条件匹配机制和基于大根堆的Dijkstra路径排序算法, 通过过滤冗余的检索信息, 达到对大语言模型精准提示的目的. 目前, 华谱通已经部署到公开的智能家谱网站——华谱网, 并通过真实的家谱数据验证了问答系统的有效性.
利用计算机技术实现家谱数据的智能化管理, 对传承和普及中华传统文化有着重要的意义. 近年来, 随着基于检索增强的大语言模型在知识问答领域被广泛应用, 通过大语言模型以对话的方式向用户展示多样的家谱文化已经成为一个备受关注的研究方向. 然而, 家谱数据的异构性、自治性、复杂性和演化性导致现有的知识检索框架难以在复杂的家谱信息中实现完备的知识推理. 针对上述问题, 提出一种基于知识图谱推理的大语言模型家谱问答系统——华谱通, 从推理逻辑完备性和信息筛选精准性两个方面, 构建适合大语言模型家谱问答的知识图谱推理框架. 在推理逻辑完备性方面, 以知识图谱作为家谱知识的载体, 并基于Jena框架提出一套完备的家谱知识推理规则, 以提升模型对家谱信息的检索召回率. 在信息筛选方面, 以家谱中的同名人物和多重亲属关系为场景, 提出基于问题-条件三元组的多条件匹配机制和基于大根堆的Dijkstra路径排序算法, 通过过滤冗余的检索信息, 达到对大语言模型精准提示的目的. 目前, 华谱通已经部署到公开的智能家谱网站——华谱网, 并通过真实的家谱数据验证了问答系统的有效性.
优先出版日期: 2025-06-18
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007403
摘要：
知识图谱构造常面临三元组错误或缺失等质量问题, 准确性评估是选择和优化知识图谱的基础, 对提升下游应用的可信性具有重要意义. 引入嵌入模型, 降低对人工标注数据的依赖性, 提升大规模数据处理效率. 将三元组正误判定转化为无标注的自动化阈值选择问题, 提出了3种阈值选择策略, 增强评估的鲁棒性. 提出结合三元组重要性的评估方法, 从网络结构和关系语义两方面定义重要性指标, 对关键结构、频繁访问的三元组赋予更高关注度. 从嵌入模型表征能力、知识图谱稠密度、三元组重要性计算方式等多个角度, 分析比较了对评估方法性能的影响. 实验表明, 相比现有知识图谱准确性的自动化评估方法, 在零样本条件下, 所提出的方法可有效降低评估误差, 平均降低接近30%, 在错误率较高、稠密图谱的数据集上效果尤为显著.
知识图谱构造常面临三元组错误或缺失等质量问题, 准确性评估是选择和优化知识图谱的基础, 对提升下游应用的可信性具有重要意义. 引入嵌入模型, 降低对人工标注数据的依赖性, 提升大规模数据处理效率. 将三元组正误判定转化为无标注的自动化阈值选择问题, 提出了3种阈值选择策略, 增强评估的鲁棒性. 提出结合三元组重要性的评估方法, 从网络结构和关系语义两方面定义重要性指标, 对关键结构、频繁访问的三元组赋予更高关注度. 从嵌入模型表征能力、知识图谱稠密度、三元组重要性计算方式等多个角度, 分析比较了对评估方法性能的影响. 实验表明, 相比现有知识图谱准确性的自动化评估方法, 在零样本条件下, 所提出的方法可有效降低评估误差, 平均降低接近30%, 在错误率较高、稠密图谱的数据集上效果尤为显著.
优先出版日期: 2025-06-18
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007404
摘要：
会话推荐旨在基于用户的一系列项目预测其交互的下一项目, 现有大多数会话推荐对于会话内项目间的时间间隔信息利用不够充分, 影响推荐准确性. 近年, 图神经网络凭借自身强大的复杂关系建模能力在会话推荐中受到推崇, 但仅基于图神经网络的会话推荐忽略了会话间的隐藏高阶关系, 信息不够丰富. 此外, 数据稀疏性一直是推荐系统中存在的现象, 研究中多使用对比学习对此实施改善, 然而大多对比学习框架形式单一, 泛化能力不强. 基于此, 提出一种结合自监督学习的会话推荐模型. 首先, 该模型利用用户会话内项目间的时间间隔信息对会话序列实施数据增强, 丰富会话内信息, 以提高推荐准确性; 其次, 构建超图卷积网络和Transformer编码器相结合的对偶视图, 从多视角捕捉会话间的隐藏高阶关系, 以丰富推荐多样性; 最后, 融合数据增强后的会话内信息、多视角下的会话间信息以及原始会话信息进行对比学习, 以增强模型泛化性. 通过与11个已有经典模型在4个数据集上的对比发现, 所提模型是可行高效的, 在HR与NDCG指标上分别平均提升5.96%、5.89%.
会话推荐旨在基于用户的一系列项目预测其交互的下一项目, 现有大多数会话推荐对于会话内项目间的时间间隔信息利用不够充分, 影响推荐准确性. 近年, 图神经网络凭借自身强大的复杂关系建模能力在会话推荐中受到推崇, 但仅基于图神经网络的会话推荐忽略了会话间的隐藏高阶关系, 信息不够丰富. 此外, 数据稀疏性一直是推荐系统中存在的现象, 研究中多使用对比学习对此实施改善, 然而大多对比学习框架形式单一, 泛化能力不强. 基于此, 提出一种结合自监督学习的会话推荐模型. 首先, 该模型利用用户会话内项目间的时间间隔信息对会话序列实施数据增强, 丰富会话内信息, 以提高推荐准确性; 其次, 构建超图卷积网络和Transformer编码器相结合的对偶视图, 从多视角捕捉会话间的隐藏高阶关系, 以丰富推荐多样性; 最后, 融合数据增强后的会话内信息、多视角下的会话间信息以及原始会话信息进行对比学习, 以增强模型泛化性. 通过与11个已有经典模型在4个数据集上的对比发现, 所提模型是可行高效的, 在HR与NDCG指标上分别平均提升5.96%、5.89%.
优先出版日期: 2025-06-11
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007401
摘要：
知识图谱补全模型需要具备归纳能力, 才能够随着知识图谱的扩充泛化到新实体上. 然而, 现有的方法都只能通过聚合知识图谱中的邻居信息, 从一个局部的视角来理解实体的语义, 从而导致无法从不同的视角捕捉到实体之间的多种有价值的关联. 在局部视角以外, 通过非显式连接实体之间和远距离连接实体之间的交互, 从而以全局视角和序列视角来进一步理解实体是至关重要的. 更重要的是, 强调通过多个不同视角聚合到的信息应当是互补的, 而不是冗余的. 因此, 提出一个带有差异化机制的多视角知识图谱补全框架, 用于归纳式知识图谱补全任务. 它能够从多个不同视角学习到互补的、互不重叠的实体表示. 具体来说, 除了通过关系图卷积网络聚合邻居信息得到实体的局部表示外, 设计一种基于注意力的差异化机制, 用于从语义相关的实体和实体相关路径中聚合得到实体的全局和序列表示. 最终, 融合这些表示, 并基于它们给三元组打分. 实验结果证明, 所提方法在归纳式的设定下超越了当前最先进的方法. 此外, 所提方法在直推式的知识图谱补全任务中也保持着有竞争力的表现.
知识图谱补全模型需要具备归纳能力, 才能够随着知识图谱的扩充泛化到新实体上. 然而, 现有的方法都只能通过聚合知识图谱中的邻居信息, 从一个局部的视角来理解实体的语义, 从而导致无法从不同的视角捕捉到实体之间的多种有价值的关联. 在局部视角以外, 通过非显式连接实体之间和远距离连接实体之间的交互, 从而以全局视角和序列视角来进一步理解实体是至关重要的. 更重要的是, 强调通过多个不同视角聚合到的信息应当是互补的, 而不是冗余的. 因此, 提出一个带有差异化机制的多视角知识图谱补全框架, 用于归纳式知识图谱补全任务. 它能够从多个不同视角学习到互补的、互不重叠的实体表示. 具体来说, 除了通过关系图卷积网络聚合邻居信息得到实体的局部表示外, 设计一种基于注意力的差异化机制, 用于从语义相关的实体和实体相关路径中聚合得到实体的全局和序列表示. 最终, 融合这些表示, 并基于它们给三元组打分. 实验结果证明, 所提方法在归纳式的设定下超越了当前最先进的方法. 此外, 所提方法在直推式的知识图谱补全任务中也保持着有竞争力的表现.
优先出版日期: 2025-06-11
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007397
摘要：
在基于模型诊断领域中, 首先对系统描述进行编码, 利用成熟的SAT求解器获得所有极小冲突集, 最后计算极小冲突集的极小碰集, 即待诊断设备的候选诊断. 然而这种策略花费大量的时间, 相当于计算两个NP-hard问题, 即计算极小冲突集和极小碰集. 对电路系统描述重新编码, 提出一种变种碰集算法HSDiag, 该算法可以直接对编码进行计算来获得诊断. 在与目前最先进的求解冲突集再求解碰集的诊断算法相比, 效率最高提升5–100倍. 随着电路组件的增多, 编码子句呈线性增加, 诊断数量呈指数级增加. 因为求解大规模电路(ISCAS-85)的所有冲突集不切实际, 所以在设置相同的截止时间内, 提出的HSDiag算法与基于冲突集的诊断算法相比多求出1倍以上的解集. 除此之外, 提出一种专属求解诊断的等价类优化策略, 就算在初始冲突集不可分割的情况下, 利用新提出的集合分裂规则能够对冲突集进一步分解. 在标准的Polybox和Fulladder电路中, 使用等价类优化后的HSDiag算法, 效率进一步提升2倍以上.
在基于模型诊断领域中, 首先对系统描述进行编码, 利用成熟的SAT求解器获得所有极小冲突集, 最后计算极小冲突集的极小碰集, 即待诊断设备的候选诊断. 然而这种策略花费大量的时间, 相当于计算两个NP-hard问题, 即计算极小冲突集和极小碰集. 对电路系统描述重新编码, 提出一种变种碰集算法HSDiag, 该算法可以直接对编码进行计算来获得诊断. 在与目前最先进的求解冲突集再求解碰集的诊断算法相比, 效率最高提升5–100倍. 随着电路组件的增多, 编码子句呈线性增加, 诊断数量呈指数级增加. 因为求解大规模电路(ISCAS-85)的所有冲突集不切实际, 所以在设置相同的截止时间内, 提出的HSDiag算法与基于冲突集的诊断算法相比多求出1倍以上的解集. 除此之外, 提出一种专属求解诊断的等价类优化策略, 就算在初始冲突集不可分割的情况下, 利用新提出的集合分裂规则能够对冲突集进一步分解. 在标准的Polybox和Fulladder电路中, 使用等价类优化后的HSDiag算法, 效率进一步提升2倍以上.
优先出版日期: 2025-06-11
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007396
摘要：
智能合约是运行在区块链上的计算机程序, 在扩展区块链功能、实现复杂应用的同时, 其潜在的安全漏洞也带来巨大风险. 基于符号执行的安全漏洞检测方法具有精确度高、可生成能复现漏洞的测试用例等优势. 然而, 随着代码规模的增大, 符号执行技术容易受到路径爆炸、约束求解开销过大等问题的影响. 为此, 提出一种基于目标制导符号执行的智能合约安全漏洞检测方法, 首先将静态分析工具或人工标注的漏洞语句作为目标, 分析目标依赖语句, 补充事务序列以添加相关变量的符号约束. 然后, 基于智能合约字节码构建控制流图, 定位目标语句以及目标依赖语句所在的基本块, 剪枝控制流图以生成制导信息. 最后, 根据制导信息优化符号执行的路径探索策略, 减少需要分析的基本块数量以及求解路径条件的时间, 最终高效地检测目标语句是否存在安全漏洞, 并输出可复现漏洞的测试用例. 基于上述思路实现Smart-Target原型工具, 在SB Curated数据集上与符号执行工具Mythril进行对比. 实验结果表明Smart-Target在安全漏洞检测和漏洞复现场景分别减少60.76%和92.16%的时间开销, 大幅提高符号执行效率. 此外, Smart-Target通过分析目标依赖语句使其多检测到22.02%的安全漏洞, 有效提升了漏洞检测能力.
智能合约是运行在区块链上的计算机程序, 在扩展区块链功能、实现复杂应用的同时, 其潜在的安全漏洞也带来巨大风险. 基于符号执行的安全漏洞检测方法具有精确度高、可生成能复现漏洞的测试用例等优势. 然而, 随着代码规模的增大, 符号执行技术容易受到路径爆炸、约束求解开销过大等问题的影响. 为此, 提出一种基于目标制导符号执行的智能合约安全漏洞检测方法, 首先将静态分析工具或人工标注的漏洞语句作为目标, 分析目标依赖语句, 补充事务序列以添加相关变量的符号约束. 然后, 基于智能合约字节码构建控制流图, 定位目标语句以及目标依赖语句所在的基本块, 剪枝控制流图以生成制导信息. 最后, 根据制导信息优化符号执行的路径探索策略, 减少需要分析的基本块数量以及求解路径条件的时间, 最终高效地检测目标语句是否存在安全漏洞, 并输出可复现漏洞的测试用例. 基于上述思路实现Smart-Target原型工具, 在SB Curated数据集上与符号执行工具Mythril进行对比. 实验结果表明Smart-Target在安全漏洞检测和漏洞复现场景分别减少60.76%和92.16%的时间开销, 大幅提高符号执行效率. 此外, Smart-Target通过分析目标依赖语句使其多检测到22.02%的安全漏洞, 有效提升了漏洞检测能力.
优先出版日期: 2025-06-11
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007407
摘要：
随着异构融合体系结构在高性能计算领域的普及, 挖掘其潜能并探索新的应用构建策略变得至关重要. 传统的静态编译方法已无法满足复杂计算需求, 动态编程语言因其灵活性和高效性而备受瞩目. Julia是一种现代的高性能动态编程语言, 其基于即时编译机制, 在科学计算等领域表现出色. 结合申威异构众核架构特点, 构建ORCJIT编译引擎并提出了动态模式下的片上存储管理方法, 并以此为基础实现针对新一代神威超级计算机的Julia动态语言编译器swJulia. 其不仅继承了Julia编译器的灵活性, 同时还有效支持了SACA众核编程模型及运行时封装. 利用swJulia编译系统, 成功在新一代神威超级计算机上部署了NNQS-Transformer量子化学模拟器, 并在多个维度验证了swJulia的好用性和高效性. 实验结果显示, swJulia在单线程基准测试和众核加速上性能卓越, 并能够有效支撑NNQS-Transformer量子化学模拟器的超大规模可扩展并行模拟.
随着异构融合体系结构在高性能计算领域的普及, 挖掘其潜能并探索新的应用构建策略变得至关重要. 传统的静态编译方法已无法满足复杂计算需求, 动态编程语言因其灵活性和高效性而备受瞩目. Julia是一种现代的高性能动态编程语言, 其基于即时编译机制, 在科学计算等领域表现出色. 结合申威异构众核架构特点, 构建ORCJIT编译引擎并提出了动态模式下的片上存储管理方法, 并以此为基础实现针对新一代神威超级计算机的Julia动态语言编译器swJulia. 其不仅继承了Julia编译器的灵活性, 同时还有效支持了SACA众核编程模型及运行时封装. 利用swJulia编译系统, 成功在新一代神威超级计算机上部署了NNQS-Transformer量子化学模拟器, 并在多个维度验证了swJulia的好用性和高效性. 实验结果显示, swJulia在单线程基准测试和众核加速上性能卓越, 并能够有效支撑NNQS-Transformer量子化学模拟器的超大规模可扩展并行模拟.
优先出版日期: 2025-06-11
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007409
摘要：
时序逻辑已被广泛应用于形式化验证和机器人控制等领域, 但是对于非专家用户来说难以掌握使用. 因此, 采用自动化手段从自然语言文本中提取时序逻辑公式, 是至关重要的. 然而, 现有工作受限于需求样本稀疏和自然语言语义模糊等因素, 导致其难以准确地识别自然语言文本中隐含的时序语义, 进而造成最终得到的时序逻辑公式错误表达了原始自然语言的语义. 为了解决该问题, 提出一种基于小样本网络的时序逻辑语义分析方法FSLNets-TLSA, 它采用了数据预处理用来增强文本时序语义逻辑特征, 网络结构由编码器、归纳模块和关系模块组成, 旨在捕捉需求文本的隐含时序逻辑语义信息, 并集成模型增强模块识别监控语义准确度. 在3个公开数据集3533个需求样本上与相似工具上完成实验评估, 其分析的平均准确率、召回率和F1值达到了96.55%, 96.29%和96.42%, 验证了所提方法的有效性.
时序逻辑已被广泛应用于形式化验证和机器人控制等领域, 但是对于非专家用户来说难以掌握使用. 因此, 采用自动化手段从自然语言文本中提取时序逻辑公式, 是至关重要的. 然而, 现有工作受限于需求样本稀疏和自然语言语义模糊等因素, 导致其难以准确地识别自然语言文本中隐含的时序语义, 进而造成最终得到的时序逻辑公式错误表达了原始自然语言的语义. 为了解决该问题, 提出一种基于小样本网络的时序逻辑语义分析方法FSLNets-TLSA, 它采用了数据预处理用来增强文本时序语义逻辑特征, 网络结构由编码器、归纳模块和关系模块组成, 旨在捕捉需求文本的隐含时序逻辑语义信息, 并集成模型增强模块识别监控语义准确度. 在3个公开数据集3533个需求样本上与相似工具上完成实验评估, 其分析的平均准确率、召回率和F1值达到了96.55%, 96.29%和96.42%, 验证了所提方法的有效性.
优先出版日期: 2025-06-04
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007410
摘要：
近年来, 随着太空任务的日益复杂化, 太空数据呈现爆炸式增长. 然而, 受限于星地链路带宽限制和稀缺的频谱资源, 传统弯管架构在星地数据传输中遭遇瓶颈. 此外, 星上数据必须等待卫星经过地面站上空才能下传, 而大规模建设地面站不仅成本高昂, 还面临地缘政治风险和经济收益的不确定性. 卫星边缘计算作为一种有效的解决方案, 通过在卫星边缘引入移动边缘计算技术, 能够显著提升用户体验, 同时有效减少网络冗余流量. 在轨处理星上原始数据不仅缩短了数据获取时间, 还减少了对地面站的依赖. 此外, 卫星边缘计算结合人工智能技术, 为应对当前挑战提供了高效且充满潜力的解决方案. 综述卫星边缘计算智能化技术的研究现状: 首先探讨其在多个典型场景下的需求与应用; 随后分析该领域的关键挑战和研究进展; 最后归纳若干开放性研究课题, 并提出可借鉴的新思路. 期望通过讨论, 为推动卫星边缘计算智能化技术创新与实际应用提供有价值的参考.
近年来, 随着太空任务的日益复杂化, 太空数据呈现爆炸式增长. 然而, 受限于星地链路带宽限制和稀缺的频谱资源, 传统弯管架构在星地数据传输中遭遇瓶颈. 此外, 星上数据必须等待卫星经过地面站上空才能下传, 而大规模建设地面站不仅成本高昂, 还面临地缘政治风险和经济收益的不确定性. 卫星边缘计算作为一种有效的解决方案, 通过在卫星边缘引入移动边缘计算技术, 能够显著提升用户体验, 同时有效减少网络冗余流量. 在轨处理星上原始数据不仅缩短了数据获取时间, 还减少了对地面站的依赖. 此外, 卫星边缘计算结合人工智能技术, 为应对当前挑战提供了高效且充满潜力的解决方案. 综述卫星边缘计算智能化技术的研究现状: 首先探讨其在多个典型场景下的需求与应用; 随后分析该领域的关键挑战和研究进展; 最后归纳若干开放性研究课题, 并提出可借鉴的新思路. 期望通过讨论, 为推动卫星边缘计算智能化技术创新与实际应用提供有价值的参考.
优先出版日期: 2025-06-04
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007408
摘要：
随着自动驾驶技术的快速发展, 车辆控制权的接管问题成为研究的热点. 装载辅助驾驶系统的汽车并不能完全处理所有的驾驶场景, 当实际驾驶场景超出辅助系统的操作设计域时, 仍需要人类驾驶员控制汽车以安全完成驾驶任务. 接管绩效是衡量驾驶员接管表现的重要指标, 包括接管反应时间和接管质量两个方面. 接管反应时间是指系统发出接管请求后到驾驶员控制方向盘的时间开销, 接管反应时间长短不仅一定程度上反映了当前驾驶员的状态, 还对后续面对复杂场景进行操作也有一定影响. 接管质量是指驾驶员获得车辆控制权后手动驾驶车辆的质量. 基于CARLA驾驶模拟器, 构建6个典型驾驶场景下, 对车辆控制权接管过程进行仿真并通过多通道采集系统搜集了31名驾驶员的生理信号和眼动数据. 根据驾驶员的接管表现, 参考国际标准基于多个车辆数据提出包括驾驶员接管反应时间、最大横、纵向加速度、最小碰撞时间在内的更为客观的接管绩效评价标准. 综合驾驶员数据、车辆数据和场景数据, 研究利用深度神经网络(DNN)模型对接管绩效进行了预测, 并运用SHAP模型分析各特征的影响, 以提高模型的解释性和透明度. 实验结果表明, 所提出的DNN模型在接管绩效预测方面优于传统机器学习方法, 预测准确率达到92.2%, 且具备良好的泛化性. SHAP分析揭示了心率变异性、驾驶经验、最小安全距离等关键特征对预测结果的重要影响. 为自动驾驶系统的安全性优化和人机交互设计提供了理论和实证基础, 对提高自动驾驶技术中人车合作的效率和安全性具有重要意义.
随着自动驾驶技术的快速发展, 车辆控制权的接管问题成为研究的热点. 装载辅助驾驶系统的汽车并不能完全处理所有的驾驶场景, 当实际驾驶场景超出辅助系统的操作设计域时, 仍需要人类驾驶员控制汽车以安全完成驾驶任务. 接管绩效是衡量驾驶员接管表现的重要指标, 包括接管反应时间和接管质量两个方面. 接管反应时间是指系统发出接管请求后到驾驶员控制方向盘的时间开销, 接管反应时间长短不仅一定程度上反映了当前驾驶员的状态, 还对后续面对复杂场景进行操作也有一定影响. 接管质量是指驾驶员获得车辆控制权后手动驾驶车辆的质量. 基于CARLA驾驶模拟器, 构建6个典型驾驶场景下, 对车辆控制权接管过程进行仿真并通过多通道采集系统搜集了31名驾驶员的生理信号和眼动数据. 根据驾驶员的接管表现, 参考国际标准基于多个车辆数据提出包括驾驶员接管反应时间、最大横、纵向加速度、最小碰撞时间在内的更为客观的接管绩效评价标准. 综合驾驶员数据、车辆数据和场景数据, 研究利用深度神经网络(DNN)模型对接管绩效进行了预测, 并运用SHAP模型分析各特征的影响, 以提高模型的解释性和透明度. 实验结果表明, 所提出的DNN模型在接管绩效预测方面优于传统机器学习方法, 预测准确率达到92.2%, 且具备良好的泛化性. SHAP分析揭示了心率变异性、驾驶经验、最小安全距离等关键特征对预测结果的重要影响. 为自动驾驶系统的安全性优化和人机交互设计提供了理论和实证基础, 对提高自动驾驶技术中人车合作的效率和安全性具有重要意义.
优先出版日期: 2025-06-04
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007406
摘要：
编译器是程序开发人员最依赖的性能优化工具之一. 然而, 受限于浮点数有限精度编码问题, 很多编译优化选项会改变浮点计算的语义, 进而导致程序计算结果不一致. 定位程序中导致编译优化结果不一致的语句对于程序性能优化和结果可复现具有重要意义. 当前最先进的方法PLiner采用基于语句精度增强的二分搜索来定位导致编译优化结果不一致的代码段, 受限于对多源问题代码的定位支持不够和搜索效率不高问题. 提出一种浮点指令差异性引导的Delta调试定位方法FI3D, 利用Delta调试中的回溯机制更好地支持多源问题代码定位, 基于不同编译优化选项下函数浮点指令序列的差异性来引导定位. 使用NPB基准测试集中的6个应用、GSL数学库中的10个程序和floatsmith混合精度测试集中的2个程序对FI3D进行了评测, 实验结果显示FI3D能够成功定位PLiner失效的4个测试用例, 且对PLiner成功定位的14个测试用例获得了平均26.8%的性能提升.
编译器是程序开发人员最依赖的性能优化工具之一. 然而, 受限于浮点数有限精度编码问题, 很多编译优化选项会改变浮点计算的语义, 进而导致程序计算结果不一致. 定位程序中导致编译优化结果不一致的语句对于程序性能优化和结果可复现具有重要意义. 当前最先进的方法PLiner采用基于语句精度增强的二分搜索来定位导致编译优化结果不一致的代码段, 受限于对多源问题代码的定位支持不够和搜索效率不高问题. 提出一种浮点指令差异性引导的Delta调试定位方法FI3D, 利用Delta调试中的回溯机制更好地支持多源问题代码定位, 基于不同编译优化选项下函数浮点指令序列的差异性来引导定位. 使用NPB基准测试集中的6个应用、GSL数学库中的10个程序和floatsmith混合精度测试集中的2个程序对FI3D进行了评测, 实验结果显示FI3D能够成功定位PLiner失效的4个测试用例, 且对PLiner成功定位的14个测试用例获得了平均26.8%的性能提升.
优先出版日期: 2025-05-22
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007372
摘要：
科研成果的可复现性是科学研究可靠性的基本保证, 更是科学技术进步的基石. 然而, 当前学术界面临着严峻的可复现性危机, 大量在顶级期刊和会议上公开发表的科研成果无法复现. 在数据科学领域, 成果的可复现性面临着科研数据多源异构、计算流程复杂、计算环境复杂等挑战. 针对这些问题, 提出面向可复现性的科研数据管理系统ReproLink. ReproLink提出对科研数据的统一建模, 将科研数据抽象为包含标识、属性集、数据实体三要素的科研数据对象; 通过对于复现流程的细粒度建模, ReproLink建立一种对多步骤复杂复现流程的精确描述方法. 通过代码和运行环境的一体化建模, ReproLink消除不同环境中代码执行行为的不确定性给成果复现带来的影响. 对ReproLink的性能测试和实例分析表明, ReproLink在百万级的数据规模下具有较好的性能表现, 在论文复现、复现相关数据的溯源等现实场景中具有实用价值. ReproLink系统技术架构已集成到国内唯一专门面向科研院所的一体化综合管理与服务平台-科南软件, 支持国内数百家科研机构的成果复现需求.
科研成果的可复现性是科学研究可靠性的基本保证, 更是科学技术进步的基石. 然而, 当前学术界面临着严峻的可复现性危机, 大量在顶级期刊和会议上公开发表的科研成果无法复现. 在数据科学领域, 成果的可复现性面临着科研数据多源异构、计算流程复杂、计算环境复杂等挑战. 针对这些问题, 提出面向可复现性的科研数据管理系统ReproLink. ReproLink提出对科研数据的统一建模, 将科研数据抽象为包含标识、属性集、数据实体三要素的科研数据对象; 通过对于复现流程的细粒度建模, ReproLink建立一种对多步骤复杂复现流程的精确描述方法. 通过代码和运行环境的一体化建模, ReproLink消除不同环境中代码执行行为的不确定性给成果复现带来的影响. 对ReproLink的性能测试和实例分析表明, ReproLink在百万级的数据规模下具有较好的性能表现, 在论文复现、复现相关数据的溯源等现实场景中具有实用价值. ReproLink系统技术架构已集成到国内唯一专门面向科研院所的一体化综合管理与服务平台-科南软件, 支持国内数百家科研机构的成果复现需求.
优先出版日期: 2017-10-18
摘要：
Data race is a major source of concurrency bugs. Dynamic data race detection tools (e.g., FastTrack) monitor the execu-tions of a program to report data races occurring in runtime. However, such tools incur significant overhead that slows down and perturbs executions. To address the issue, the state-of-the-art dynamic data race detection tools (e.g., LiteRace) ap-ply sampling techniques to selectively monitor memory access-es. Although they reduce overhead, they also miss many data races as confirmed by existing studies. Thus, practitioners face a dilemma on whether to use FastTrack, which detects more data races but is much slower, or LiteRace, which is faster but detects less data races. In this paper, we propose a new sam-pling approach to address the major limitations of current sampling techniques, which ignore the facts that a data race involves two threads and a program under testing is repeatedly executed. We develop a tool called AtexRace to sample memory accesses across both threads and executions. By selectively monitoring the pairs of memory accesses that have not been frequently observed in current and previous executions, AtexRace detects as many data races as FastTrack at a cost as low as LiteRace. We have compared AtexRace against FastTrack and LiteRace on both Parsec benchmark suite and a large-scale real-world MySQL Server with 223 test cases. The experiments confirm that AtexRace can be a replacement of FastTrack and LiteRace.
Data race is a major source of concurrency bugs. Dynamic data race detection tools (e.g., FastTrack) monitor the execu-tions of a program to report data races occurring in runtime. However, such tools incur significant overhead that slows down and perturbs executions. To address the issue, the state-of-the-art dynamic data race detection tools (e.g., LiteRace) ap-ply sampling techniques to selectively monitor memory access-es. Although they reduce overhead, they also miss many data races as confirmed by existing studies. Thus, practitioners face a dilemma on whether to use FastTrack, which detects more data races but is much slower, or LiteRace, which is faster but detects less data races. In this paper, we propose a new sam-pling approach to address the major limitations of current sampling techniques, which ignore the facts that a data race involves two threads and a program under testing is repeatedly executed. We develop a tool called AtexRace to sample memory accesses across both threads and executions. By selectively monitoring the pairs of memory accesses that have not been frequently observed in current and previous executions, AtexRace detects as many data races as FastTrack at a cost as low as LiteRace. We have compared AtexRace against FastTrack and LiteRace on both Parsec benchmark suite and a large-scale real-world MySQL Server with 223 test cases. The experiments confirm that AtexRace can be a replacement of FastTrack and LiteRace.
优先出版日期: 2017-10-18
摘要：
It is difficult to fix atomicity violations correctly. Existing gate lock algorithm (GLA) simply inserts gate locks to serialize exe-cutions, which may introduce performance bugs and deadlocks. Synthesized context-aware gate locks (by Grail) require complex source code synthesis. We propose ?Fixer to adaptively fix ato-micity violations. It firstly analyses the lock acquisitions of an atomicity violation. Then it either adjusts the existing lock scope or inserts a gate lock. The former addresses cases where some locks are used but fail to provide atomic accesses. For the latter, it infers the visibility (being global or a field of a class/struct) of the gate lock such that the lock only protects related accesses. For both cases, ?Fixer further eliminates new lock orders to avoid introducing deadlocks. Of course, ?Fixer can produce both kinds of fixes on atomicity violations with locks. The experi-mental results on 15 previously used atomicity violations show that: ?Fixer correctly fixed all 15 atomicity violations without introducing deadlocks. However, GLA and Grail both intro-duced 5 deadlocks. HFix (that only targets on fixing certain types of atomicity violations) only fixed 2 atomicity violations and introduced 4 deadlocks. ?Fixer also provides an alternative way to insert gate locks (by inserting gate locks with proper visibility) considering fix acceptance.
It is difficult to fix atomicity violations correctly. Existing gate lock algorithm (GLA) simply inserts gate locks to serialize exe-cutions, which may introduce performance bugs and deadlocks. Synthesized context-aware gate locks (by Grail) require complex source code synthesis. We propose ?Fixer to adaptively fix ato-micity violations. It firstly analyses the lock acquisitions of an atomicity violation. Then it either adjusts the existing lock scope or inserts a gate lock. The former addresses cases where some locks are used but fail to provide atomic accesses. For the latter, it infers the visibility (being global or a field of a class/struct) of the gate lock such that the lock only protects related accesses. For both cases, ?Fixer further eliminates new lock orders to avoid introducing deadlocks. Of course, ?Fixer can produce both kinds of fixes on atomicity violations with locks. The experi-mental results on 15 previously used atomicity violations show that: ?Fixer correctly fixed all 15 atomicity violations without introducing deadlocks. However, GLA and Grail both intro-duced 5 deadlocks. HFix (that only targets on fixing certain types of atomicity violations) only fixed 2 atomicity violations and introduced 4 deadlocks. ?Fixer also provides an alternative way to insert gate locks (by inserting gate locks with proper visibility) considering fix acceptance.
优先出版日期: 2017-09-11
摘要：
对Github上Python科学计算软件生态系统中的跨项目关联缺陷进行了实证分析，聚焦于开发者对缺陷根源的追踪和上下游项目开发者修复缺陷的协作。通过定性和定量的分析，揭示了影响这类缺陷定位与修复的因素，以及开发者应对它们的常见行为。
对Github上Python科学计算软件生态系统中的跨项目关联缺陷进行了实证分析，聚焦于开发者对缺陷根源的追踪和上下游项目开发者修复缺陷的协作。通过定性和定量的分析，揭示了影响这类缺陷定位与修复的因素，以及开发者应对它们的常见行为。
优先出版日期: 2017-06-21
摘要：
Numerical instability is a well-known problem that may cause serious runtime failures. This paper discusses the reason of instability in software development process, and presents a toolchain that not only detects the potential instability in software, but also diagnoses the reason for such instability. We classify the reason of instability into two categories. When it is introduced by software requirements, we call the instability caused by problem. In this case, it cannot be avoided by improving software development, but requires inspecting the requirements, especially the underlying mathematical properties. Otherwise, we call the instability caused by practice. We design our toolchain as 4 loosely-coupled tools, which combine stochastic arithmetic with infinite-precision testing. Each tool in our toolchain can be configured with different strategies according to the properties of the analyzed software. We evaluate our toolchain on subjects from literature. The results show that it effectively detects and separates the instabilities caused by problems from others. We also conduct an evaluation on the latest version of GNU Scientific Library, and the toolchain finds a few real bugs in the well-maintained and widely deployed numerical library. With the help of our toolchain, we report the details and fixing advices to the GSL buglist.
Numerical instability is a well-known problem that may cause serious runtime failures. This paper discusses the reason of instability in software development process, and presents a toolchain that not only detects the potential instability in software, but also diagnoses the reason for such instability. We classify the reason of instability into two categories. When it is introduced by software requirements, we call the instability caused by problem. In this case, it cannot be avoided by improving software development, but requires inspecting the requirements, especially the underlying mathematical properties. Otherwise, we call the instability caused by practice. We design our toolchain as 4 loosely-coupled tools, which combine stochastic arithmetic with infinite-precision testing. Each tool in our toolchain can be configured with different strategies according to the properties of the analyzed software. We evaluate our toolchain on subjects from literature. The results show that it effectively detects and separates the instabilities caused by problems from others. We also conduct an evaluation on the latest version of GNU Scientific Library, and the toolchain finds a few real bugs in the well-maintained and widely deployed numerical library. With the help of our toolchain, we report the details and fixing advices to the GSL buglist.
优先出版日期: 2017-06-13
摘要：
Code contributions in Free/Libre and Open Source Software projects are controlled to maintain high-quality of software. Alternatives to patch-based code contribution tools such as mailing lists and issue trackers have been developed with the pull request systems being the most visible and widely available on GitHub. Is the code contribution process more effective with pull request systems? To answer that, we quantify the effectiveness via the rates contributions are accepted and ignored, via the time until the first response and final resolution and via the numbers of contributions. To control for the latent variables, our study includes a project that migrated from an issue tracker to the GitHub pull request system and a comparison between projects using mailing lists and pull request systems. Our results show pull request systems to be associated with reduced review times and larger numbers of contributions. However, not all the comparisons indicate substantially better accept or ignore rates in pull request systems. These variations may be most simply explained by the differences in contribution practices the projects employ and may be less affected by the type of tool. Our results clarify the importance of understanding the role of tools in effective management of the broad network of potential contributors and may lead to strategies and practices making the code contribution more satisfying and efficient from both contributors' and maintainers' perspectives.
Code contributions in Free/Libre and Open Source Software projects are controlled to maintain high-quality of software. Alternatives to patch-based code contribution tools such as mailing lists and issue trackers have been developed with the pull request systems being the most visible and widely available on GitHub. Is the code contribution process more effective with pull request systems? To answer that, we quantify the effectiveness via the rates contributions are accepted and ignored, via the time until the first response and final resolution and via the numbers of contributions. To control for the latent variables, our study includes a project that migrated from an issue tracker to the GitHub pull request system and a comparison between projects using mailing lists and pull request systems. Our results show pull request systems to be associated with reduced review times and larger numbers of contributions. However, not all the comparisons indicate substantially better accept or ignore rates in pull request systems. These variations may be most simply explained by the differences in contribution practices the projects employ and may be less affected by the type of tool. Our results clarify the importance of understanding the role of tools in effective management of the broad network of potential contributors and may lead to strategies and practices making the code contribution more satisfying and efficient from both contributors' and maintainers' perspectives.
优先出版日期: 2017-01-25
摘要：
Code contributions in Free/Libre and Open Source Software projects are controlled to maintain high-quality of software. Alternatives to patch-based code contribution tools such as mailing lists and issue trackers have been developed with the pull request systems being the most visible and widely available on GitHub. Is the code contribution process more effective with pull request systems? To answer that, we quantify the effectiveness via the rates contributions are accepted and ignored, via the time until the first response and final resolution and via the numbers of contributions. To control for the latent variables, our study includes a project that migrated from an issue tracker to the GitHub pull request system and a comparison between projects using mailing lists and pull request systems. Our results show pull request systems to be associated with reduced review times and larger numbers of contributions. However, not all the comparisons indicate substantially better accept or ignore rates in pull request systems. These variations may be most simply explained by the differences in contribution practices the projects employ and may be less affected by the type of tool. Our results clarify the importance of understanding the role of tools in effective management of the broad network of potential contributors and may lead to strategies and practices making the code contribution more satisfying and efficient from both contributors' and maintainers' perspectives.
Code contributions in Free/Libre and Open Source Software projects are controlled to maintain high-quality of software. Alternatives to patch-based code contribution tools such as mailing lists and issue trackers have been developed with the pull request systems being the most visible and widely available on GitHub. Is the code contribution process more effective with pull request systems? To answer that, we quantify the effectiveness via the rates contributions are accepted and ignored, via the time until the first response and final resolution and via the numbers of contributions. To control for the latent variables, our study includes a project that migrated from an issue tracker to the GitHub pull request system and a comparison between projects using mailing lists and pull request systems. Our results show pull request systems to be associated with reduced review times and larger numbers of contributions. However, not all the comparisons indicate substantially better accept or ignore rates in pull request systems. These variations may be most simply explained by the differences in contribution practices the projects employ and may be less affected by the type of tool. Our results clarify the importance of understanding the role of tools in effective management of the broad network of potential contributors and may lead to strategies and practices making the code contribution more satisfying and efficient from both contributors' and maintainers' perspectives.
优先出版日期: 2017-01-18
摘要：
Software should behave correctly even in adverse conditions. Particularly, we study the problem of automated validation of crash consistency, i.e., file system data safety when systems crash. Existing work requires non-trivial manual efforts of specifying checking scripts and workloads, which is an obstacle for software developers. Therefore, we propose C3, a novel approach that makes crash consistency validation as easy as pressing a single button. With a program and an input, C3 automatically reports inconsistent crash sites. C3 not only exempts developers from the need of writing crash site checking scripts (by an algorithm that computes editing distance between file system snapshots) but also reduces the reliance on dedicated workloads (by test amplification). We implemented C3 as an open-source tool. With C3, we found 14 bugs in open-source software that have severe consequences at crash and 11 of them were previously unknown to the developers, including in highly mature software (e.g., GNU zip and GNU coreutils sort) and popular ones being actively developed (e.g., Adobe Brackets and TeXstudio).
Software should behave correctly even in adverse conditions. Particularly, we study the problem of automated validation of crash consistency, i.e., file system data safety when systems crash. Existing work requires non-trivial manual efforts of specifying checking scripts and workloads, which is an obstacle for software developers. Therefore, we propose C3, a novel approach that makes crash consistency validation as easy as pressing a single button. With a program and an input, C3 automatically reports inconsistent crash sites. C3 not only exempts developers from the need of writing crash site checking scripts (by an algorithm that computes editing distance between file system snapshots) but also reduces the reliance on dedicated workloads (by test amplification). We implemented C3 as an open-source tool. With C3, we found 14 bugs in open-source software that have severe consequences at crash and 11 of them were previously unknown to the developers, including in highly mature software (e.g., GNU zip and GNU coreutils sort) and popular ones being actively developed (e.g., Adobe Brackets and TeXstudio).
优先出版日期: 2017-01-04
摘要：
本文提出了一种可部署的数据竞争动态采样检测技术，首先提出了基于线程本地时序的数据竞争定义，之后基于硬件断点进行采样检测。在采样率为1%时，时间开销约为5%，且有效性得以保证。
本文提出了一种可部署的数据竞争动态采样检测技术，首先提出了基于线程本地时序的数据竞争定义，之后基于硬件断点进行采样检测。在采样率为1%时，时间开销约为5%，且有效性得以保证。
优先出版日期: 2017-01-04
摘要：
在软件开发过程中，软件更新时常发生，怎样保证软件更新后的软件质量呢？这就是回归测试的任务。传统上，回归测试通过检测软件异常行为来保证软件质量。然而，在实践中所有的软件行为不可能全部被检测到，尤其针对于大型的复杂软件系统。为帮助开发人员更好的进行回归测试，传统工作集中在增加测试用例上，即通过人工或自动生成测试输入的方法，观测测试输出以捕获程序行为。这种方法虽一定程度上有效，但也存在很大缺陷：人工编写测试用例费时费力，不能覆盖的代码较多，而且容易受人主观判断的误导（例如忽略某些特别容易存在缺陷的类、方法等）；自动生成测试用例技术存在很多问题，例如代价大和无法很好的处理数组、字符串等。基于目前软件测试技术存在的缺陷，很多软件不得不在面临诸多安全威胁的状态下发布，有时甚至造成重大财产损失甚至人员伤亡。因此，我们迫切需要新技术来辅助现有技术以更好的进行回归测试、保障软件质量。
在软件开发过程中，软件更新时常发生，怎样保证软件更新后的软件质量呢？这就是回归测试的任务。传统上，回归测试通过检测软件异常行为来保证软件质量。然而，在实践中所有的软件行为不可能全部被检测到，尤其针对于大型的复杂软件系统。为帮助开发人员更好的进行回归测试，传统工作集中在增加测试用例上，即通过人工或自动生成测试输入的方法，观测测试输出以捕获程序行为。这种方法虽一定程度上有效，但也存在很大缺陷：人工编写测试用例费时费力，不能覆盖的代码较多，而且容易受人主观判断的误导（例如忽略某些特别容易存在缺陷的类、方法等）；自动生成测试用例技术存在很多问题，例如代价大和无法很好的处理数组、字符串等。基于目前软件测试技术存在的缺陷，很多软件不得不在面临诸多安全威胁的状态下发布，有时甚至造成重大财产损失甚至人员伤亡。因此，我们迫切需要新技术来辅助现有技术以更好的进行回归测试、保障软件质量。
优先出版日期: 2016-12-12
摘要：
在程序分析中，循环（Loop）的处理与分析是一个非常重要而且很有挑战的任务。例如，在符号执行（Symbolic Execution）中，循环的不断展开会导致程序路径数量指数级地增长。因此，符号执行通常会陷入不停的循环展开，而不能覆盖到新的程序分支上，最终影响了测试用例生成或者缺陷检测的效率。
在程序分析中，循环（Loop）的处理与分析是一个非常重要而且很有挑战的任务。例如，在符号执行（Symbolic Execution）中，循环的不断展开会导致程序路径数量指数级地增长。因此，符号执行通常会陷入不停的循环展开，而不能覆盖到新的程序分支上，最终影响了测试用例生成或者缺陷检测的效率。
优先出版日期: 2016-09-30
摘要：
在软件测试中，测试预言是一种判断程序在给定测试输入下的执行结果是否符合预期的机制。测试预言通常由在测试中需要被观测的变量以及这些变量的预期值组成。对于相同的测试输入，不同的测试预言可能有不同的缺陷检测能力。因此，高质量的测试预言对于检测软件中的缺陷是非常必要的。在已有的研究中，虽然研究人员提出了各种各样的自动化测试输入生成技术，但是测试预言问题仍然被公认为是软件测试中最难解决的问题之一。
在软件测试中，测试预言是一种判断程序在给定测试输入下的执行结果是否符合预期的机制。测试预言通常由在测试中需要被观测的变量以及这些变量的预期值组成。对于相同的测试输入，不同的测试预言可能有不同的缺陷检测能力。因此，高质量的测试预言对于检测软件中的缺陷是非常必要的。在已有的研究中，虽然研究人员提出了各种各样的自动化测试输入生成技术，但是测试预言问题仍然被公认为是软件测试中最难解决的问题之一。
优先出版日期: 2016-09-09
摘要：
本文基于众测平台，提出了一种基于局部的主动学习方法，能够将众测报告中的缺陷进行自动分类，该方法解决了众测报告分类中的局部偏见问题、及缺少历史训练数据的问题，并基于实际的众测数据进行了验证。
本文基于众测平台，提出了一种基于局部的主动学习方法，能够将众测报告中的缺陷进行自动分类，该方法解决了众测报告分类中的局部偏见问题、及缺少历史训练数据的问题，并基于实际的众测数据进行了验证。
优先出版日期: 2016-09-07
摘要：
并发缺陷是由于某些事件按照一定的顺序发生而导致的，本文提出了一种基于缺陷半径的并发缺陷的概率检测方法RPro，并用于死锁的检测，且有概率保证。实验表明该方法可以显著提高死锁的检测概率。
并发缺陷是由于某些事件按照一定的顺序发生而导致的，本文提出了一种基于缺陷半径的并发缺陷的概率检测方法RPro，并用于死锁的检测，且有概率保证。实验表明该方法可以显著提高死锁的检测概率。
优先出版日期: 2016-08-29
摘要：
当公司投入资源到开源社区,其诉求可能跟开放共享的开源开发方法存在冲突,继而影响自由贡献者.因此我们研究:公司参与会对开源社区带来怎样的影响?面向三个技术同构的混合项目,我们总结了三个商业参与模型,并量化了不同模型对贡献者稳定性和持续性的影响.
当公司投入资源到开源社区,其诉求可能跟开放共享的开源开发方法存在冲突,继而影响自由贡献者.因此我们研究:公司参与会对开源社区带来怎样的影响?面向三个技术同构的混合项目,我们总结了三个商业参与模型,并量化了不同模型对贡献者稳定性和持续性的影响.
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2015,26(6):1356-1372
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004831
摘要：
近年来,社会化推荐系统已成为推荐系统研究领域较为活跃的研究方向之一.如何利用用户社会属性信息缓解推荐系统中数据稀疏性和冷启动问题、提高推荐系统的性能,成为社会化推荐系统的主要任务.对最近几年社会化推荐系统的研究进展进行综述,对信任推理算法、推荐关键技术及其应用进展进行前沿概括、比较和分析.最后,对社会化推荐系统中有待深入研究的难点、热点及发展趋势进行展望.
近年来,社会化推荐系统已成为推荐系统研究领域较为活跃的研究方向之一.如何利用用户社会属性信息缓解推荐系统中数据稀疏性和冷启动问题、提高推荐系统的性能,成为社会化推荐系统的主要任务.对最近几年社会化推荐系统的研究进展进行综述,对信任推理算法、推荐关键技术及其应用进展进行前沿概括、比较和分析.最后,对社会化推荐系统中有待深入研究的难点、热点及发展趋势进行展望.
2015,26(1):26-39
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004631
摘要：
近年来,迁移学习已经引起了广泛的关注和研究.迁移学习是运用已存有的知识对不同但相关领域问题进行求解的一种新的机器学习方法.它放宽了传统机器学习中的两个基本假设:(1) 用于学习的训练样本与新的测试样本满足独立同分布的条件;(2) 必须有足够可利用的训练样本才能学习得到一个好的分类模型.目的是迁移已有的知识来解决目标领域中仅有少量有标签样本数据甚至没有的学习问题.对迁移学习算法的研究以及相关理论研究的进展进行了综述,并介绍了在该领域所做的研究工作,特别是利用生成模型在概念层面建立迁移学习模型.最后介绍了迁移学习在文本分类、协同过滤等方面的应用工作,并指出了迁移学习下一步可能的研究方向.
近年来,迁移学习已经引起了广泛的关注和研究.迁移学习是运用已存有的知识对不同但相关领域问题进行求解的一种新的机器学习方法.它放宽了传统机器学习中的两个基本假设:(1) 用于学习的训练样本与新的测试样本满足独立同分布的条件;(2) 必须有足够可利用的训练样本才能学习得到一个好的分类模型.目的是迁移已有的知识来解决目标领域中仅有少量有标签样本数据甚至没有的学习问题.对迁移学习算法的研究以及相关理论研究的进展进行了综述,并介绍了在该领域所做的研究工作,特别是利用生成模型在概念层面建立迁移学习模型.最后介绍了迁移学习在文本分类、协同过滤等方面的应用工作,并指出了迁移学习下一步可能的研究方向.
2015,26(1):62-81
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004701
摘要：
网络抽象促使软件定义网络(software-defined networking,简称SDN)的产生.SDN将数据平面与控制平面解耦合,简化了网络管理.首先从SDN诞生发展的背景入手,梳理了SDN的体系结构,包括数据层、控制层和应用层,并按照SDN的层次结构深入阐述其关键技术,特别分析了一致性、可用性和容错性等特性.然后,论述了SDN在不同应用场景下的最新研究成果.最后,展望未来研究工作.
网络抽象促使软件定义网络(software-defined networking,简称SDN)的产生.SDN将数据平面与控制平面解耦合,简化了网络管理.首先从SDN诞生发展的背景入手,梳理了SDN的体系结构,包括数据层、控制层和应用层,并按照SDN的层次结构深入阐述其关键技术,特别分析了一致性、可用性和容错性等特性.然后,论述了SDN在不同应用场景下的最新研究成果.最后,展望未来研究工作.
2010,21(3):427-437
摘要：
主要针对宋词这种特殊的汉语诗歌体裁,开展了有关自动生成算法及其实现方法的探索性研究.研究工作主要根据宋词特点,设计了基于平仄的编码方式、基于句法和语义加权值的适应度函数、基于精英主义和轮盘赌算法的选择策略,采用部分映射和启发式交叉算子和启发式变异算子,从而构建了一种基于遗传算法的宋词生成计算模型并进行了系统实现.实验结果表明,所建立的计算模型及其软件系统,初步实现了机器自动生成宋词的目标,对于给定的主题词和词牌,基本上能够自动生成有一定欣赏价值的宋词.论文的工作也填补了我国在汉语诗歌自动生成研究方面的不足.
主要针对宋词这种特殊的汉语诗歌体裁,开展了有关自动生成算法及其实现方法的探索性研究.研究工作主要根据宋词特点,设计了基于平仄的编码方式、基于句法和语义加权值的适应度函数、基于精英主义和轮盘赌算法的选择策略,采用部分映射和启发式交叉算子和启发式变异算子,从而构建了一种基于遗传算法的宋词生成计算模型并进行了系统实现.实验结果表明,所建立的计算模型及其软件系统,初步实现了机器自动生成宋词的目标,对于给定的主题词和词牌,基本上能够自动生成有一定欣赏价值的宋词.论文的工作也填补了我国在汉语诗歌自动生成研究方面的不足.
2011,22(1):71-83
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2011.03958
摘要：
云计算代表IT 领域向集约化、规模化与专业化道路发展的趋势,是IT 领域正在发生的深刻变革.但它在提高使用效率的同时,为实现用户信息资产安全与隐私保护带来极大的冲击与挑战.当前,安全成为云计算领域亟待突破的重要问题,其重要性与紧迫性已不容忽视.分析了云计算对信息安全领域中技术、标准、监管等各方面带来的挑战;提出云计算安全参考框架及该框架下的主要研究内容;指出云计算的普及与应用是近年来信息安全领域的重大挑战与发展契机,将引发信息安全领域又一次重要的技术变革.
云计算代表IT 领域向集约化、规模化与专业化道路发展的趋势,是IT 领域正在发生的深刻变革.但它在提高使用效率的同时,为实现用户信息资产安全与隐私保护带来极大的冲击与挑战.当前,安全成为云计算领域亟待突破的重要问题,其重要性与紧迫性已不容忽视.分析了云计算对信息安全领域中技术、标准、监管等各方面带来的挑战;提出云计算安全参考框架及该框架下的主要研究内容;指出云计算的普及与应用是近年来信息安全领域的重大挑战与发展契机,将引发信息安全领域又一次重要的技术变革.
2016,27(1):45-71
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004914
摘要：
Android是目前最流行的智能手机软件平台,报告称,2014年,Android的销售量占到全球份额81%的绝对优势,首次达到10亿部.其余如苹果、微软、黑莓与火狐等则远远落在后面.与此同时,Android智能手机的日益流行也吸引了黑客,导致Android恶意软件应用的大量增加.从Android体系结构、设计原则、安全机制、主要威胁、恶意软件分类与检测、静态分析与动态分析、机器学习方法、安全扩展方案等多维角度,对Android安全的最新研究进展进行了总结与分析.
Android是目前最流行的智能手机软件平台,报告称,2014年,Android的销售量占到全球份额81%的绝对优势,首次达到10亿部.其余如苹果、微软、黑莓与火狐等则远远落在后面.与此同时,Android智能手机的日益流行也吸引了黑客,导致Android恶意软件应用的大量增加.从Android体系结构、设计原则、安全机制、主要威胁、恶意软件分类与检测、静态分析与动态分析、机器学习方法、安全扩展方案等多维角度,对Android安全的最新研究进展进行了总结与分析.
2008,19(1):48-61
摘要：
对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.
对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.
2009,20(5):1337-1348
摘要：
针对云计算这样一个范畴综述了当前云计算所采用的技术,剖析其背后的技术含义以及当前云计算参与企业所采用的云计算实现方案.云计算包含两个方面的含义:一方面是底层构建的云计算平台基础设施,是用来构造上层应用程序的基础;另外一方面是构建在这个基础平台之上的云计算应用程序.主要是针对云计算的基础架构的研究与实现状况给出综述,对于云计算的应用也有所涉及.云计算有3个最基本的特征:第1个是基础设施架构在大规模的廉价服务器集群之上;第二是应用程序与底层服务协作开发,最大限度地利用资源;第3个是通过多个廉价服务器之间的冗余,通过软件获得高可用性.云计算达到了两个分布式计算的重要目标:可扩展性和高可用性.可扩展性表达了云计算能够无缝地扩展到大规模的集群之上,甚至包含数千个节点同时处理.高可用性代表了云计算能够容忍节点的错误,甚至有很大一部分节点发生失效也不会影响程序的正确运行.通过此文可以了解云计算的当前发展状况以及未来的研究趋势.
针对云计算这样一个范畴综述了当前云计算所采用的技术,剖析其背后的技术含义以及当前云计算参与企业所采用的云计算实现方案.云计算包含两个方面的含义:一方面是底层构建的云计算平台基础设施,是用来构造上层应用程序的基础;另外一方面是构建在这个基础平台之上的云计算应用程序.主要是针对云计算的基础架构的研究与实现状况给出综述,对于云计算的应用也有所涉及.云计算有3个最基本的特征:第1个是基础设施架构在大规模的廉价服务器集群之上;第二是应用程序与底层服务协作开发,最大限度地利用资源;第3个是通过多个廉价服务器之间的冗余,通过软件获得高可用性.云计算达到了两个分布式计算的重要目标:可扩展性和高可用性.可扩展性表达了云计算能够无缝地扩展到大规模的集群之上,甚至包含数千个节点同时处理.高可用性代表了云计算能够容忍节点的错误,甚至有很大一部分节点发生失效也不会影响程序的正确运行.通过此文可以了解云计算的当前发展状况以及未来的研究趋势.
2009,20(2):271-289
摘要：
进化多目标优化主要研究如何利用进化计算方法求解多目标优化问题,已经成为进化计算领域的研究热点之一.在简要总结2003年以前的主要算法后,着重对进化多目标优化的最新进展进行了详细讨论.归纳出当前多目标优化的研究趋势,一方面,粒子群优化、人工免疫系统、分布估计算法等越来越多的进化范例被引入多目标优化领域,一些新颖的受自然系统启发的多目标优化算法相继提出;另一方面,为了更有效的求解高维多目标优化问题,一些区别于传统Pareto占优的新型占优机制相继涌现;同时,对多目标优化问题本身性质的研究也在逐步深入.对公认的代表性算法进行了实验对比.最后,对进化多目标优化的进一步发展提出了自己的看法.
进化多目标优化主要研究如何利用进化计算方法求解多目标优化问题,已经成为进化计算领域的研究热点之一.在简要总结2003年以前的主要算法后,着重对进化多目标优化的最新进展进行了详细讨论.归纳出当前多目标优化的研究趋势,一方面,粒子群优化、人工免疫系统、分布估计算法等越来越多的进化范例被引入多目标优化领域,一些新颖的受自然系统启发的多目标优化算法相继提出;另一方面,为了更有效的求解高维多目标优化问题,一些区别于传统Pareto占优的新型占优机制相继涌现;同时,对多目标优化问题本身性质的研究也在逐步深入.对公认的代表性算法进行了实验对比.最后,对进化多目标优化的进一步发展提出了自己的看法.
2017,28(4):959-992
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005143
摘要：
大数据时代下，移动互联网发展与移动终端的普及形成了海量移动对象轨迹数据.轨迹数据含有丰富的时空特征信息，通过轨迹数据处理技术，可以挖掘人类活动规律与行为特征、城市车辆移动特征、大气环境变化规律等信息.海量的轨迹数据也潜在性地暴露出移动对象行为特征、兴趣爱好和社会习惯等隐私信息，攻击者可以根据轨迹数据挖掘出移动对象的活动场景、位置等属性信息.另外，量子计算因其强大的存储和计算能力成为大数据挖掘重要的理论研究方向，用量子计算技术处理轨迹大数据，可以使一些复杂的问题得到解决并实现更高的效率.对轨迹大数据中数据处理关键技术进行了综述.首先，介绍轨迹数据概念和特征，并且总结了轨迹数据预处理方法，包括噪声滤波、轨迹压缩等；其次，归纳轨迹索引与查询技术以及轨迹数据挖掘已有的研究成果，包括模式挖掘、轨迹分类等；总结了轨迹数据隐私保护技术基本原理和特点，介绍了轨迹大数据支撑技术，如处理框架、数据可视化；也讨论了轨迹数据处理中应用量子计算的可能方式，并且介绍了目前轨迹数据处理中所使用的核心算法所对应的量子算法实现；最后，对轨迹数据处理面临的挑战与未来研究方向进行了总结与展望.
大数据时代下，移动互联网发展与移动终端的普及形成了海量移动对象轨迹数据.轨迹数据含有丰富的时空特征信息，通过轨迹数据处理技术，可以挖掘人类活动规律与行为特征、城市车辆移动特征、大气环境变化规律等信息.海量的轨迹数据也潜在性地暴露出移动对象行为特征、兴趣爱好和社会习惯等隐私信息，攻击者可以根据轨迹数据挖掘出移动对象的活动场景、位置等属性信息.另外，量子计算因其强大的存储和计算能力成为大数据挖掘重要的理论研究方向，用量子计算技术处理轨迹大数据，可以使一些复杂的问题得到解决并实现更高的效率.对轨迹大数据中数据处理关键技术进行了综述.首先，介绍轨迹数据概念和特征，并且总结了轨迹数据预处理方法，包括噪声滤波、轨迹压缩等；其次，归纳轨迹索引与查询技术以及轨迹数据挖掘已有的研究成果，包括模式挖掘、轨迹分类等；总结了轨迹数据隐私保护技术基本原理和特点，介绍了轨迹大数据支撑技术，如处理框架、数据可视化；也讨论了轨迹数据处理中应用量子计算的可能方式，并且介绍了目前轨迹数据处理中所使用的核心算法所对应的量子算法实现；最后，对轨迹数据处理面临的挑战与未来研究方向进行了总结与展望.
2005,16(1):1-7
摘要：
在4个方面对软件工程技术的发展进行一些思索:(1) 从事物发展规律的角度,揭示软件工程技术发展历程;(2) 从软件本质特征的角度,浅析虚拟机各抽象层次的构造;(3) 从软件开发的本质,提出了软件工程学科研究的内容,并研究了软件工业化生产模式;(4) 以Internet的出现为背景,探索了软件技术的发展趋势.
在4个方面对软件工程技术的发展进行一些思索:(1) 从事物发展规律的角度,揭示软件工程技术发展历程;(2) 从软件本质特征的角度,浅析虚拟机各抽象层次的构造;(3) 从软件开发的本质,提出了软件工程学科研究的内容,并研究了软件工业化生产模式;(4) 以Internet的出现为背景,探索了软件技术的发展趋势.
2015,26(1):145-166
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004688
摘要：
数据的爆炸式增长给传统的关系型数据库带来了巨大的挑战,使其在扩展性、容错性等方面遇到了瓶颈.而云计算技术依靠其高扩展性、高可用性、容错性等特点,成为大规模数据管理的有效方案.然而现有的云数据管理系统也存在不足之处,其只能支持基于主键的快速查询,因缺乏索引、视图等机制,所以不能提供高效的多维查询、join等操作,这限制了云计算在很多方面的应用.主要对云数据管理中的索引技术的相关工作进行了深入调研,并作了对比分析,指出了其各自的优点和不足;对在云计算环境下针对海量物联网数据的多维索引技术研究工作进行了简单介绍;最后指出了在云计算环境下针对大数据索引技术的若干挑战性问题.
数据的爆炸式增长给传统的关系型数据库带来了巨大的挑战,使其在扩展性、容错性等方面遇到了瓶颈.而云计算技术依靠其高扩展性、高可用性、容错性等特点,成为大规模数据管理的有效方案.然而现有的云数据管理系统也存在不足之处,其只能支持基于主键的快速查询,因缺乏索引、视图等机制,所以不能提供高效的多维查询、join等操作,这限制了云计算在很多方面的应用.主要对云数据管理中的索引技术的相关工作进行了深入调研,并作了对比分析,指出了其各自的优点和不足;对在云计算环境下针对海量物联网数据的多维索引技术研究工作进行了简单介绍;最后指出了在云计算环境下针对大数据索引技术的若干挑战性问题.
2004,15(3):428-442
摘要：
随着电子商务的迅速崛起,基于Web的应用模式迅速发展,Web应用从局部化发展到全球化,从B2C(business-to-customer)发展到B2B(business-to-business),从集中式发展到分布式,Web服务成为电子商务的有效解决方案.Web服务是一个崭新的分布式计算模型,是Web上数据和信息集成的有效机制.Web服务的新型构架,Web服务的高效执行方式,Web服务与其他成熟技术的有机结合以及Web服务的集成是解决现实应用问题的重要技术.从Web服务研究的不同侧面对其进行了综述,阐述了Web服务的基本概念,分析了当前Web服务的主要研究问题及其核心支撑技术,概括了Web服务中的数据集成技术、Web服务的组合、语义Web服务、Web服务发现,Web服务安全,P2P(Peer-to-Peer)新型计算环境下的Web服务解决方案和网格服务等方面的研究内容,并对这些技术进行了总结,结合已有的研究成果,展望了Web服务未来的研究方向及其面临的挑战.
随着电子商务的迅速崛起,基于Web的应用模式迅速发展,Web应用从局部化发展到全球化,从B2C(business-to-customer)发展到B2B(business-to-business),从集中式发展到分布式,Web服务成为电子商务的有效解决方案.Web服务是一个崭新的分布式计算模型,是Web上数据和信息集成的有效机制.Web服务的新型构架,Web服务的高效执行方式,Web服务与其他成熟技术的有机结合以及Web服务的集成是解决现实应用问题的重要技术.从Web服务研究的不同侧面对其进行了综述,阐述了Web服务的基本概念,分析了当前Web服务的主要研究问题及其核心支撑技术,概括了Web服务中的数据集成技术、Web服务的组合、语义Web服务、Web服务发现,Web服务安全,P2P(Peer-to-Peer)新型计算环境下的Web服务解决方案和网格服务等方面的研究内容,并对这些技术进行了总结,结合已有的研究成果,展望了Web服务未来的研究方向及其面临的挑战.
2009,20(1):54-66
摘要：
网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,具有同簇节点相互连接密集、异簇节点相互连接稀疏的特点.揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预测其行为都具有十分重要的理论意义,在社会网、生物网和万维网中具有广泛应用.综述了复杂网络聚类方法的研究背景、研究意义、国内外研究现状以及目前所面临的主要问题,试图为这个新兴的研究方向勾画出一个较为全面和清晰的概貌,为复杂网络分析、数据挖掘、智能Web、生物信息学等相关领域的研究者提供有益的参考.
网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,具有同簇节点相互连接密集、异簇节点相互连接稀疏的特点.揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预测其行为都具有十分重要的理论意义,在社会网、生物网和万维网中具有广泛应用.综述了复杂网络聚类方法的研究背景、研究意义、国内外研究现状以及目前所面临的主要问题,试图为这个新兴的研究方向勾画出一个较为全面和清晰的概貌,为复杂网络分析、数据挖掘、智能Web、生物信息学等相关领域的研究者提供有益的参考.
2005,16(5):857-868
摘要：
作为一种全新的信息获取和处理技术,无线传感器网络可以在广泛的应用领域内实现复杂的大规模监测和追踪任务,而网络自身定位是大多数应用的基础.介绍了无线传感器网络自身定位系统和算法的性能评价标准和分类方法,着重综述了近年来该领域具有代表性的算法及系统的原理和特点,并指出未来的研究方向.
作为一种全新的信息获取和处理技术,无线传感器网络可以在广泛的应用领域内实现复杂的大规模监测和追踪任务,而网络自身定位是大多数应用的基础.介绍了无线传感器网络自身定位系统和算法的性能评价标准和分类方法,着重综述了近年来该领域具有代表性的算法及系统的原理和特点,并指出未来的研究方向.
2012,23(4):962-986
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2012.04175
摘要：
云计算作为下一代计算模式,在科学计算和商业计算领域均发挥着重要作用,受到当前学术界和企业界的广泛关注.云计算环境下的分布存储主要研究数据在数据中心上的组织和管理,作为云计算环境的核心基础设施,数据中心通常由百万级以上节点组成,存储其上的数据规模往往达到PB 级甚至EB 级,导致数据失效成为一种常态行为,极大地限制了云计算的应用和推广,增加了云计算的成本.因此,提高可扩展性和容错性、降低成本,成为云计算环境下分布存储研究的若干关键技术.针对如何提高存储的可扩展性、容错性以及降低存储的能耗等目标,从数据中心网络的设计、数据的存储组织方式等方面对当前分布存储的关键技术进行了综述.首先,介绍并对比了当前典型的数据中心网络结构的优缺点;其次,介绍并对比了当前常用的两种分布存储容错技术,即基于复制的容错技术和基于纠删码的容错技术;第三,介绍了当前典型的分布存储节能技术,并分析了各项技术的优缺点;最后指出了当前技术面临的主要挑战和下一步研究的方向.
云计算作为下一代计算模式,在科学计算和商业计算领域均发挥着重要作用,受到当前学术界和企业界的广泛关注.云计算环境下的分布存储主要研究数据在数据中心上的组织和管理,作为云计算环境的核心基础设施,数据中心通常由百万级以上节点组成,存储其上的数据规模往往达到PB 级甚至EB 级,导致数据失效成为一种常态行为,极大地限制了云计算的应用和推广,增加了云计算的成本.因此,提高可扩展性和容错性、降低成本,成为云计算环境下分布存储研究的若干关键技术.针对如何提高存储的可扩展性、容错性以及降低存储的能耗等目标,从数据中心网络的设计、数据的存储组织方式等方面对当前分布存储的关键技术进行了综述.首先,介绍并对比了当前典型的数据中心网络结构的优缺点;其次,介绍并对比了当前常用的两种分布存储容错技术,即基于复制的容错技术和基于纠删码的容错技术;第三,介绍了当前典型的分布存储节能技术,并分析了各项技术的优缺点;最后指出了当前技术面临的主要挑战和下一步研究的方向.
2012,23(1):32-45
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2012.04091
摘要：
在科学研究、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域,数据量正在以极快的速度增长,为了分析和利用这些庞大的数据资源,必须依赖有效的数据分析技术.传统的关系数据管理技术(并行数据库)经过了将近40 年的发展,在扩展性方面遇到了巨大的障碍,无法胜任大数据分析的任务;而以MapReduce 为代表的非关系数据管理和分析技术异军突起,以其良好的扩展性、容错性和大规模并行处理的优势,从互联网信息搜索领域开始,进而在数据分析的诸多领域和关系数据管理技术展开了竞争.关系数据管理技术阵营在丧失搜索这个阵地之后,开始考虑自身的局限性,不断借鉴MapReduce 的优秀思想改造自身,而以MapReduce 为代表的非关系数据管理技术阵营,从关系数据管理技术所积累的宝贵财富中挖掘可以借鉴的技术和方法,不断解决其性能问题.面向大数据的深度分析需求,新的架构模式正在涌现.关系数据管理技术和非关系数据管理技术在不断的竞争中互相取长补短,在新的大数据分析生态系统内找到自己的位置.
在科学研究、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域,数据量正在以极快的速度增长,为了分析和利用这些庞大的数据资源,必须依赖有效的数据分析技术.传统的关系数据管理技术(并行数据库)经过了将近40 年的发展,在扩展性方面遇到了巨大的障碍,无法胜任大数据分析的任务;而以MapReduce 为代表的非关系数据管理和分析技术异军突起,以其良好的扩展性、容错性和大规模并行处理的优势,从互联网信息搜索领域开始,进而在数据分析的诸多领域和关系数据管理技术展开了竞争.关系数据管理技术阵营在丧失搜索这个阵地之后,开始考虑自身的局限性,不断借鉴MapReduce 的优秀思想改造自身,而以MapReduce 为代表的非关系数据管理技术阵营,从关系数据管理技术所积累的宝贵财富中挖掘可以借鉴的技术和方法,不断解决其性能问题.面向大数据的深度分析需求,新的架构模式正在涌现.关系数据管理技术和非关系数据管理技术在不断的竞争中互相取长补短,在新的大数据分析生态系统内找到自己的位置.
2009,20(3):524-545
摘要：
通过软件开发实践,人们逐步地认识到软件产品的质量在很大程度上依赖于产品开发时所使用的过程.软件过程建模是通过特定的方法对软件过程进行抽象、表示和分析以增加对软件过程的理解,同时,可执行的(enactable)软件过程模型可以直接指导实际软件开发活动,进而规范软件开发行为并最终提高软件质量.为了系统地了解软件过程建模方法研究的现状和最新进展,采用系统评价(systematic review)方法对该领域最近10年的主要研究进行了概括和分析.从一系列的相关研究中,选出来自20 个会议和7 种期刊的72 篇文献,作为系统评价的依据.该系统评价回答了如下关于软件过程建模方法的3 个问题,以便从总体上概括和把握该领域的研究:1) 软件过程建模方法主要基于什么范式;2) 软件过程建模方法研究的主要目的集中在哪些方面;3) 软件过程建模方法的研究有哪些新的趋势.同时,在仔细回顾和分析软件过程建模领域研究现状的基础上,给出了一种多维度的集成化软件过程建模方法.该方法有助于解决过程建模领域所面临的主要问题.
通过软件开发实践,人们逐步地认识到软件产品的质量在很大程度上依赖于产品开发时所使用的过程.软件过程建模是通过特定的方法对软件过程进行抽象、表示和分析以增加对软件过程的理解,同时,可执行的(enactable)软件过程模型可以直接指导实际软件开发活动,进而规范软件开发行为并最终提高软件质量.为了系统地了解软件过程建模方法研究的现状和最新进展,采用系统评价(systematic review)方法对该领域最近10年的主要研究进行了概括和分析.从一系列的相关研究中,选出来自20 个会议和7 种期刊的72 篇文献,作为系统评价的依据.该系统评价回答了如下关于软件过程建模方法的3 个问题,以便从总体上概括和把握该领域的研究:1) 软件过程建模方法主要基于什么范式;2) 软件过程建模方法研究的主要目的集中在哪些方面;3) 软件过程建模方法的研究有哪些新的趋势.同时,在仔细回顾和分析软件过程建模领域研究现状的基础上,给出了一种多维度的集成化软件过程建模方法.该方法有助于解决过程建模领域所面临的主要问题.
2013,24(1):91-108
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2013.04292
摘要：
近年来,移动推荐系统已成为推荐系统研究领域最为活跃的课题之一.如何利用移动上下文、移动社会化网络等信息进一步提高移动推荐系统的推荐精确度和用户满意度,成为移动推荐系统的主要任务.对最近几年移动推荐系统研究进展进行综述,对其关键技术、效用评价以及应用实践等进行前沿概括、比较和分析.最后,对移动推荐系统有待深入的研究难点和发展趋势进行分析和展望.
近年来,移动推荐系统已成为推荐系统研究领域最为活跃的课题之一.如何利用移动上下文、移动社会化网络等信息进一步提高移动推荐系统的推荐精确度和用户满意度,成为移动推荐系统的主要任务.对最近几年移动推荐系统研究进展进行综述,对其关键技术、效用评价以及应用实践等进行前沿概括、比较和分析.最后,对移动推荐系统有待深入的研究难点和发展趋势进行分析和展望.
2009,20(1):124-137
摘要：
大量具备短距离通信能力的智能设备的出现推动了无线自组网应用的迅速发展.但在许多实际应用环境中,节点移动、网络稀疏或信号衰减等各种原因通常导致形成的网络大部分时间不连通.传统的移动自组织网络传输模式要求通信源和目标节点之间存在至少一条完整的路径,因而无法在这类环境中运行.机会网络利用节点移动形成的通信机会逐跳传输消息,以"存储-携带-转发"的路由模式实现节点间通信,这种完全不同于传统网络通信模式的新兴组网方式引起了研究界极大的兴趣.首先介绍机会网络的概念和理论基础,并给出了当前机会网络的一些典型应用,然后详细阐述了机会网络研究的热点问题,包括机会转发机制、移动模型和基于机会通信的数据分发和检索等,并简要叙述了机会网络的通信中间件、协作和安全机制以及机会网络新的应用等其他研究问题,最后进行总结并展望了机会网络未来一段时间内的研究重点.
大量具备短距离通信能力的智能设备的出现推动了无线自组网应用的迅速发展.但在许多实际应用环境中,节点移动、网络稀疏或信号衰减等各种原因通常导致形成的网络大部分时间不连通.传统的移动自组织网络传输模式要求通信源和目标节点之间存在至少一条完整的路径,因而无法在这类环境中运行.机会网络利用节点移动形成的通信机会逐跳传输消息,以"存储-携带-转发"的路由模式实现节点间通信,这种完全不同于传统网络通信模式的新兴组网方式引起了研究界极大的兴趣.首先介绍机会网络的概念和理论基础,并给出了当前机会网络的一些典型应用,然后详细阐述了机会网络研究的热点问题,包括机会转发机制、移动模型和基于机会通信的数据分发和检索等,并简要叙述了机会网络的通信中间件、协作和安全机制以及机会网络新的应用等其他研究问题,最后进行总结并展望了机会网络未来一段时间内的研究重点.
2010,21(5):899-915
摘要：
首先归纳了AADL(architecture analysis and design language)的发展历程及其主要建模元素.其次,从模型 驱动设计与实现的角度综述了AADL 在不同阶段的研究与应用,总结了研究热点,分析了现有研究的不足,并对 AADL 的建模与分析工具、应用实践进行了概述.最后,探讨了AADL 的发展与研究方向.
首先归纳了AADL(architecture analysis and design language)的发展历程及其主要建模元素.其次,从模型 驱动设计与实现的角度综述了AADL 在不同阶段的研究与应用,总结了研究热点,分析了现有研究的不足,并对 AADL 的建模与分析工具、应用实践进行了概述.最后,探讨了AADL 的发展与研究方向.
2014,25(2):400-418
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004540
摘要：
信息物理融合系统(cyber-physical system，简称CPS)蕴藏着巨大的潜在应用价值.时间在CPS中起到非常重要的作用，应该在需求早期阶段明确.提出了一个基于逻辑时钟的CPS时间需求一致性分析框架.首先，构建了CPS软件的时间需求概念模型，提供时间需求和功能需求的基本概念，并给出了概念模型的形式化语义；然后，在模型制导下，从CPS的交互环境特性和约束中提取出其软件时间需求规约.基于形式化语义，定义了时间需求规约的一致性特性.为了支持形式化验证，将时间需求规约转换成NuSMV模型，用CTL公式表述要检测的特性，并使用NuSMV工具实施了一致性检测.
信息物理融合系统(cyber-physical system，简称CPS)蕴藏着巨大的潜在应用价值.时间在CPS中起到非常重要的作用，应该在需求早期阶段明确.提出了一个基于逻辑时钟的CPS时间需求一致性分析框架.首先，构建了CPS软件的时间需求概念模型，提供时间需求和功能需求的基本概念，并给出了概念模型的形式化语义；然后，在模型制导下，从CPS的交互环境特性和约束中提取出其软件时间需求规约.基于形式化语义，定义了时间需求规约的一致性特性.为了支持形式化验证，将时间需求规约转换成NuSMV模型，用CTL公式表述要检测的特性，并使用NuSMV工具实施了一致性检测.
2017,28(4):860-882
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005190
摘要：
信息流分析可以有效保证计算机系统中信息的保密性和完整性，污点分析作为其实践，被广泛用于软件系统的安全保障技术领域.对近些年来面向解决应用程序安全问题的污点分析技术进行综述：首先，总结了污点分析的基本原理以及在应用中的通用技术，即，使用动态和静态的方法解决污点传播；随后，分析该技术在移动终端、互联网平台上的应用过程中遇到的问题和解决方案，包括解决Android应用隐私泄露与检测Web系统安全漏洞的污点分析技术；最后，展望该技术的研究前景和发展趋势.
信息流分析可以有效保证计算机系统中信息的保密性和完整性，污点分析作为其实践，被广泛用于软件系统的安全保障技术领域.对近些年来面向解决应用程序安全问题的污点分析技术进行综述：首先，总结了污点分析的基本原理以及在应用中的通用技术，即，使用动态和静态的方法解决污点传播；随后，分析该技术在移动终端、互联网平台上的应用过程中遇到的问题和解决方案，包括解决Android应用隐私泄露与检测Web系统安全漏洞的污点分析技术；最后，展望该技术的研究前景和发展趋势.
2009,20(2):350-362
摘要：
全面地总结推荐系统的研究现状,旨在介绍网络推荐的算法思想、帮助读者了解这个研究领域.首先阐述了推荐系统研究的工业需求、主要研究机构和成果发表的期刊会议;在讨论了推荐问题的形式化和非形式化定义之后,对主流算法进行了分类和对比;最后总结了常用数据集和评测指标,领域的重难点问题和未来可能的研究热点.
全面地总结推荐系统的研究现状,旨在介绍网络推荐的算法思想、帮助读者了解这个研究领域.首先阐述了推荐系统研究的工业需求、主要研究机构和成果发表的期刊会议;在讨论了推荐问题的形式化和非形式化定义之后,对主流算法进行了分类和对比;最后总结了常用数据集和评测指标,领域的重难点问题和未来可能的研究热点.
2009,20(11):2965-2976
摘要：
研究不确定图数据的挖掘,主要解决不确定图数据的频繁子图模式挖掘问题.介绍了一种数据模型来表示图的不确定性,以及一种期望支持度来评价子图模式的重要性.利用期望支持度的Apriori性质,给出了一种基于深度优先搜索策略的挖掘算法.该算法使用高效的期望支持度计算方法和搜索空间裁剪技术,使得计算子图模式的期望支持度所需的子图同构测试的数量从指数级降低到线性级.实验结果表明,该算法比简单的深度优先搜索算法快3～5个数量级,有很高的效率和可扩展性.
研究不确定图数据的挖掘,主要解决不确定图数据的频繁子图模式挖掘问题.介绍了一种数据模型来表示图的不确定性,以及一种期望支持度来评价子图模式的重要性.利用期望支持度的Apriori性质,给出了一种基于深度优先搜索策略的挖掘算法.该算法使用高效的期望支持度计算方法和搜索空间裁剪技术,使得计算子图模式的期望支持度所需的子图同构测试的数量从指数级降低到线性级.实验结果表明,该算法比简单的深度优先搜索算法快3～5个数量级,有很高的效率和可扩展性.
2009,20(5):1226-1240
摘要：
对几种智能规划方法中利用的逻辑演绎与推理技术予以分析,分别介绍利用命题逻辑的基于可满足性的规划方法与规划系统,利用模态逻辑与析取推理的Conformant规划方法与规划系统,利用非单调逻辑的规划方法和利用模糊描述逻辑的Flexible规划方法,并结合国际规划竞赛和相关论文等的实验结论说明上述方法的有效性和可行性.最后,提出目前基于自动推理技术的智能规划方法所面临的挑战、可能的处理方法以及与之相关的研究热点与趋势.
对几种智能规划方法中利用的逻辑演绎与推理技术予以分析,分别介绍利用命题逻辑的基于可满足性的规划方法与规划系统,利用模态逻辑与析取推理的Conformant规划方法与规划系统,利用非单调逻辑的规划方法和利用模糊描述逻辑的Flexible规划方法,并结合国际规划竞赛和相关论文等的实验结论说明上述方法的有效性和可行性.最后,提出目前基于自动推理技术的智能规划方法所面临的挑战、可能的处理方法以及与之相关的研究热点与趋势.
2003,14(10):1717-1727
摘要：
传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和无线通信技术,能够协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息,并对其进行处理,传送到这些信息的用户.传感器网络是计算机科学技术的一个新的研究领域,具有十分广阔的应用前景,引起了学术界和工业界的高度重视.介绍了传感器网络及其数据管理的概念和特点,探讨了传感器网络及其数据管理的研究问题,并综述了传感器网络及其数据管理的研究现状.
传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和无线通信技术,能够协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息,并对其进行处理,传送到这些信息的用户.传感器网络是计算机科学技术的一个新的研究领域,具有十分广阔的应用前景,引起了学术界和工业界的高度重视.介绍了传感器网络及其数据管理的概念和特点,探讨了传感器网络及其数据管理的研究问题,并综述了传感器网络及其数据管理的研究现状.
2012,23(1):1-20
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2012.04100
摘要：
近年来,上下文感知推荐系统已成为推荐系统研究领域最为活跃的研究领域之一.如何利用上下文信息进一步提高推荐系统的推荐精确度和用户满意度,成为上下文感知推荐系统的主要任务.从面向过程的角度对最近几年上下文感知推荐系统的研究进展进行综述,对其系统框架、关键技术、主要模型、效用评价以及应用实践等进行了前沿概括、比较和分析.最后,对上下文感知推荐系统有待深入的研究难点和发展趋势进行了展望
近年来,上下文感知推荐系统已成为推荐系统研究领域最为活跃的研究领域之一.如何利用上下文信息进一步提高推荐系统的推荐精确度和用户满意度,成为上下文感知推荐系统的主要任务.从面向过程的角度对最近几年上下文感知推荐系统的研究进展进行综述,对其系统框架、关键技术、主要模型、效用评价以及应用实践等进行了前沿概括、比较和分析.最后,对上下文感知推荐系统有待深入的研究难点和发展趋势进行了展望
2014,25(4):839-862
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004558
摘要：
大数据计算主要有批量计算和流式计算两种形态，目前，关于大数据批量计算系统的研究和讨论相对充分，而如何构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统是当前亟待解决的问题且研究成果和实践经验相对较少.总结了典型应用领域中流式大数据所呈现出的实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征，给出了理想的大数据流式计算系统在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等方面应该具有的关键技术特征，论述并对比了已有的大数据流式计算系统的典型实例，最后阐述了大数据流式计算系统在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的技术挑战.
大数据计算主要有批量计算和流式计算两种形态，目前，关于大数据批量计算系统的研究和讨论相对充分，而如何构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统是当前亟待解决的问题且研究成果和实践经验相对较少.总结了典型应用领域中流式大数据所呈现出的实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征，给出了理想的大数据流式计算系统在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等方面应该具有的关键技术特征，论述并对比了已有的大数据流式计算系统的典型实例，最后阐述了大数据流式计算系统在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的技术挑战.
2009,20(10):2729-2743
摘要：
基于多跳的无线传感器网络,越靠近sink的传感器节点因需要转发更多的数据,其能量消耗就越快,从而在sink周围形成了一种称为“能量洞”的现象.“能量洞”问题会导致整个网络由于内部节点能量过早耗尽而结束寿命,同时,网络中离sink较远的节点仍有大量能量剩余.研究“能量洞”现象,基于改进的分级环模型,总结出调节各环内节点的数据传输距离是实现网络节能的有效方法.证明搜索各区域最优的传输距离是一个多目标优化问题,即是NP难问题.从而提出一种基于蚁群优化的分布式算法,各区域根据其节点分布情况自适应地探索近似最优的传输距离,延长网络寿命.模拟实验结果表明,该算法在较短的时间内能够收敛到合理的解,并且得到的网络寿命接近于理想情况下的最优时间,与现有的类似算法相比,该算法提供了更长的网络寿命,并能适用于非均匀节点分布情况.
基于多跳的无线传感器网络,越靠近sink的传感器节点因需要转发更多的数据,其能量消耗就越快,从而在sink周围形成了一种称为“能量洞”的现象.“能量洞”问题会导致整个网络由于内部节点能量过早耗尽而结束寿命,同时,网络中离sink较远的节点仍有大量能量剩余.研究“能量洞”现象,基于改进的分级环模型,总结出调节各环内节点的数据传输距离是实现网络节能的有效方法.证明搜索各区域最优的传输距离是一个多目标优化问题,即是NP难问题.从而提出一种基于蚁群优化的分布式算法,各区域根据其节点分布情况自适应地探索近似最优的传输距离,延长网络寿命.模拟实验结果表明,该算法在较短的时间内能够收敛到合理的解,并且得到的网络寿命接近于理想情况下的最优时间,与现有的类似算法相比,该算法提供了更长的网络寿命,并能适用于非均匀节点分布情况.
2000,11(11):1460-1466
摘要：
入侵检测是近年来网络安全研究的热 点.首先说明入侵检测的必要性,并给出入侵检测的概念和模型,概述了多种入侵检测方法及 体系结构.最后,讨论了该领域当前存在的问题及今后的研究方向.
入侵检测是近年来网络安全研究的热 点.首先说明入侵检测的必要性,并给出入侵检测的概念和模型,概述了多种入侵检测方法及 体系结构.最后,讨论了该领域当前存在的问题及今后的研究方向.
2012,23(5):1148-1166
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2012.04195
摘要：
随着云计算的发展,云数据库的重要性和价值日益显现.介绍了云数据库的特性、影响、相关产品.详细讨论了云数据库领域的研究问题,包括数据模型、系统体系架构、事务一致性、编程模型、数据安全、性能优化和测试基准等.最后讨论了云数据库未来的研究方向.
随着云计算的发展,云数据库的重要性和价值日益显现.介绍了云数据库的特性、影响、相关产品.详细讨论了云数据库领域的研究问题,包括数据模型、系统体系架构、事务一致性、编程模型、数据安全、性能优化和测试基准等.最后讨论了云数据库未来的研究方向.
2002,13(7):1228-1237
摘要：
近年来,软件体系结构逐渐成为软件工程领域的研究热点以及大型软件系统与软件产品线开发中的关键技术之一.归纳了软件体系结构技术发展过程及其主要研究方向.在分析了典型的软件体系结构概念之后,给出了软件体系结构的定义.通过总结软件体系结构领域的若干研究活动,提出了软件体系结构研究的两大思路,并从7个方面介绍了软件体系结构研究进展.探讨了软件体系结构研究中的不足之处,并分析其原因.作为总结,给出了软件体系结构领域最有前途的发展趋势.
近年来,软件体系结构逐渐成为软件工程领域的研究热点以及大型软件系统与软件产品线开发中的关键技术之一.归纳了软件体系结构技术发展过程及其主要研究方向.在分析了典型的软件体系结构概念之后,给出了软件体系结构的定义.通过总结软件体系结构领域的若干研究活动,提出了软件体系结构研究的两大思路,并从7个方面介绍了软件体系结构研究进展.探讨了软件体系结构研究中的不足之处,并分析其原因.作为总结,给出了软件体系结构领域最有前途的发展趋势.
2013,24(8):1786-1803
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2013.04416
摘要：
针对大数据管理的新需求,呈现出了许多面向特定应用的NoSQL 数据库系统.针对基于key-value 数据模型的NoSQL 数据库的相关研究进行综述.首先,介绍了大数据的特点以及支持大数据管理系统面临的关键技术问题;然后,介绍了相关前沿研究和研究挑战,其中典型的包括系统体系结构、数据模型、访问方式、索引技术、事务特性、系统弹性、动态负载均衡、副本策略、数据一致性策略、基于flash 的多级缓存机制、基于MapReduce 的数据处理策略和新一代数据管理系统等;最后给出了研究展望.
针对大数据管理的新需求,呈现出了许多面向特定应用的NoSQL 数据库系统.针对基于key-value 数据模型的NoSQL 数据库的相关研究进行综述.首先,介绍了大数据的特点以及支持大数据管理系统面临的关键技术问题;然后,介绍了相关前沿研究和研究挑战,其中典型的包括系统体系结构、数据模型、访问方式、索引技术、事务特性、系统弹性、动态负载均衡、副本策略、数据一致性策略、基于flash 的多级缓存机制、基于MapReduce 的数据处理策略和新一代数据管理系统等;最后给出了研究展望.
2006,17(7):1588-1600
摘要：
在无线传感器网络体系结构中,网络层的路由技术至关重要.分簇路由具有拓扑管理方便、能量利用高效、数据融合简单等优点,成为当前重点研究的路由技术.分析了无线传感器网络分簇路由机制,着重从簇头的产生、簇的形成和簇的路由角度系统地描述了当前典型的分簇路由算法,并比较和分析了这些算法的特点和适用情况.最后结合该领域当前研究现状,指出分簇路由算法未来的研究重点.
在无线传感器网络体系结构中,网络层的路由技术至关重要.分簇路由具有拓扑管理方便、能量利用高效、数据融合简单等优点,成为当前重点研究的路由技术.分析了无线传感器网络分簇路由机制,着重从簇头的产生、簇的形成和簇的路由角度系统地描述了当前典型的分簇路由算法,并比较和分析了这些算法的特点和适用情况.最后结合该领域当前研究现状,指出分簇路由算法未来的研究重点.
2011,22(1):115-131
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2011.03950
摘要：
Internet 流量模型对网络性能管理、QoS、准入控制等都有很重要的意义和作用.首先总结了现阶段已发现的主要网络流量的特性及相关度量参数,概要地介绍网络流量建模的意义和分类,然后按照“传统-自相似-流量建模的新发展”这3 个阶段阐述网络流量建模的发展历程与最新的研究成果,最后针对目前网络流量建模中存在的难点问题,展望了该领域未来的研究发展方向.
Internet 流量模型对网络性能管理、QoS、准入控制等都有很重要的意义和作用.首先总结了现阶段已发现的主要网络流量的特性及相关度量参数,概要地介绍网络流量建模的意义和分类,然后按照“传统-自相似-流量建模的新发展”这3 个阶段阐述网络流量建模的发展历程与最新的研究成果,最后针对目前网络流量建模中存在的难点问题,展望了该领域未来的研究发展方向.
2004,15(4):571-583
摘要：
在诸如文件共享等无中心的Peer-to-Peer环境中,资源共享是用户自愿的行为.在这类系统中,由于用户不为自身的行为担负(法律)责任,因而节点间的信任关系往往很难通过传统的信任机制建立.一种更合理的考虑是参考人际网络中基于推荐的信任关系建立方法.现有的模型不能很好地解决模型的迭代收敛性问题,同时缺乏对诸如冒名、诋毁等安全性问题的考虑.针对上述问题,在节点推荐的基础上提出了一种基于Peer-to-Peer环境的信任模型,并给出了该模型的数学分析和分布式实现方法.分析及仿真表明,该信任模型较已有模型在迭代的收敛性、模型的安全性等问题上有较大改进.
在诸如文件共享等无中心的Peer-to-Peer环境中,资源共享是用户自愿的行为.在这类系统中,由于用户不为自身的行为担负(法律)责任,因而节点间的信任关系往往很难通过传统的信任机制建立.一种更合理的考虑是参考人际网络中基于推荐的信任关系建立方法.现有的模型不能很好地解决模型的迭代收敛性问题,同时缺乏对诸如冒名、诋毁等安全性问题的考虑.针对上述问题,在节点推荐的基础上提出了一种基于Peer-to-Peer环境的信任模型,并给出了该模型的数学分析和分布式实现方法.分析及仿真表明,该信任模型较已有模型在迭代的收敛性、模型的安全性等问题上有较大改进.
2009,20(1):11-29
摘要：
约束优化问题是科学和工程应用领域经常会遇到的一类数学规划问题.近年来,约束优化问题求解已成为进化计算研究的一个重要方向.从约束优化进化算法=约束处理技术+进化算法的研究框架出发,从约束处理技术和进化算法两个基本方面对约束优化进化算法的研究及进展进行了综述.此外,对约束优化进化算法中的一些重要问题进行了探讨.最后进行了各种算法的比较性总结,深入分析了目前约束优化进化算法中亟待解决的问题,并指出了值得进一步研究的方向.
约束优化问题是科学和工程应用领域经常会遇到的一类数学规划问题.近年来,约束优化问题求解已成为进化计算研究的一个重要方向.从约束优化进化算法=约束处理技术+进化算法的研究框架出发,从约束处理技术和进化算法两个基本方面对约束优化进化算法的研究及进展进行了综述.此外,对约束优化进化算法中的一些重要问题进行了探讨.最后进行了各种算法的比较性总结,深入分析了目前约束优化进化算法中亟待解决的问题,并指出了值得进一步研究的方向.
2013,24(1):50-66
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2013.04276
摘要：
作为云平台提升应用性能的一种重要手段,分布式缓存技术近年来受到了工业界和学术界的广泛关注.从云计算与分布式缓存技术的结合入手,分析介绍了分布式缓存的特性、典型应用场景、发展阶段、相关标准规范以及推动缓存技术发展的若干关键要素.为系统地了解分布式缓存技术的现状和不足,建立了一个云环境下分布式缓存技术的分析框架——DctAF.该框架从分析云计算的特点和缓存技术的边界出发,涵盖6个分析维度.基于DctAF框架,对当前缓存技术进行总结和分析,并对典型系统进行比较.在此基础上,深入阐述了云环境下分布式缓存系统面临的挑战;围绕上述挑战,分析和比较了已有的研究工作.
作为云平台提升应用性能的一种重要手段,分布式缓存技术近年来受到了工业界和学术界的广泛关注.从云计算与分布式缓存技术的结合入手,分析介绍了分布式缓存的特性、典型应用场景、发展阶段、相关标准规范以及推动缓存技术发展的若干关键要素.为系统地了解分布式缓存技术的现状和不足,建立了一个云环境下分布式缓存技术的分析框架——DctAF.该框架从分析云计算的特点和缓存技术的边界出发,涵盖6个分析维度.基于DctAF框架,对当前缓存技术进行总结和分析,并对典型系统进行比较.在此基础上,深入阐述了云环境下分布式缓存系统面临的挑战;围绕上述挑战,分析和比较了已有的研究工作.
2008,19(zk):112-120
摘要：
无线移动Ad Hoc网络是一种不依赖任何固定基础设施的移动无线多跳网络.由于其动态性和资源的限制,在Ad Hoc网络中提供多路径路由是一个重要的研究课题.描述了一种Ad Hoc网络中基于信息熵选择的稳定多路径路由算法(stability multipath on-demand routing,简称SMDR),提出了路径熵的度量参数,并利用路径熵来选择稳定的、长寿命的多路径,减少了重构路由的次数,从而在网络拓扑频繁变化的Ad Hoc网络环境中较好地提供QoS保证和提高数据传输率.仿真结果表明,SMDR协议改进了分组传输率、端到端时延和路由负载率.SMDR协议为解决动态的Ad Hoc网络多路径传输提供了一种新的有效途径.
无线移动Ad Hoc网络是一种不依赖任何固定基础设施的移动无线多跳网络.由于其动态性和资源的限制,在Ad Hoc网络中提供多路径路由是一个重要的研究课题.描述了一种Ad Hoc网络中基于信息熵选择的稳定多路径路由算法(stability multipath on-demand routing,简称SMDR),提出了路径熵的度量参数,并利用路径熵来选择稳定的、长寿命的多路径,减少了重构路由的次数,从而在网络拓扑频繁变化的Ad Hoc网络环境中较好地提供QoS保证和提高数据传输率.仿真结果表明,SMDR协议改进了分组传输率、端到端时延和路由负载率.SMDR协议为解决动态的Ad Hoc网络多路径传输提供了一种新的有效途径.
2003,14(9):1621-1628
摘要：
推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,在整个商品空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于项目评分预测的协同过滤推荐算法,根据项目之间的相似性初步预测用户对未评分项目的评分,在此基础上,采用一种新颖的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居.实验结果表明,该算法可以有效地解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著地提高推荐系统的推荐质量.
推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,在整个商品空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于项目评分预测的协同过滤推荐算法,根据项目之间的相似性初步预测用户对未评分项目的评分,在此基础上,采用一种新颖的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居.实验结果表明,该算法可以有效地解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著地提高推荐系统的推荐质量.
2003,14(9):1635-1644
摘要：
计算机取证研究的是如何为调查计算机犯罪提供彻底、有效和安全的技术.其关键是确保证据的真实性、可靠性、完整性和符合法律规定.介绍了计算机取证的过程以及取证软件的原理和实现,并且给出完整的取证实例.从理论和实现两个方面讨论了现有取证技术的局限性和面临的挑战,并展望其未来的发展方向.由于计算机犯罪手段的变化和其他技术的引入,现有的取证工作将向着深入和综合的方向发展.
计算机取证研究的是如何为调查计算机犯罪提供彻底、有效和安全的技术.其关键是确保证据的真实性、可靠性、完整性和符合法律规定.介绍了计算机取证的过程以及取证软件的原理和实现,并且给出完整的取证实例.从理论和实现两个方面讨论了现有取证技术的局限性和面临的挑战,并展望其未来的发展方向.由于计算机犯罪手段的变化和其他技术的引入,现有的取证工作将向着深入和综合的方向发展.
2012,23(1):82-96
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2012.04101
摘要：
以僵尸网络为载体的各种网络攻击活动是目前互联网所面临的最为严重的安全威胁之一.虽然近年来这方面的研究取得了显著的进展,但是由于僵尸网络不断演化、越来越复杂和隐蔽以及网络和系统体系结构的限制给检测和防御带来的困难,如何有效应对僵尸网络的威胁仍是一项持续而具有挑战性的课题.首先从僵尸网络的传播、攻击以及命令与控制这3 个方面介绍了近年来僵尸网络工作机制的发展,然后从监测、工作机制分析、特征分析、检测和主动遏制这5 个环节对僵尸网络防御方面的研究进行总结和分析,并对目前的防御方法的局限、僵尸网络的发展趋势和进一步的研究方向进行了讨论.
以僵尸网络为载体的各种网络攻击活动是目前互联网所面临的最为严重的安全威胁之一.虽然近年来这方面的研究取得了显著的进展,但是由于僵尸网络不断演化、越来越复杂和隐蔽以及网络和系统体系结构的限制给检测和防御带来的困难,如何有效应对僵尸网络的威胁仍是一项持续而具有挑战性的课题.首先从僵尸网络的传播、攻击以及命令与控制这3 个方面介绍了近年来僵尸网络工作机制的发展,然后从监测、工作机制分析、特征分析、检测和主动遏制这5 个环节对僵尸网络防御方面的研究进行总结和分析,并对目前的防御方法的局限、僵尸网络的发展趋势和进一步的研究方向进行了讨论.
2008,19(8):1947-1964
摘要：
设计与实现面向领域应用的交互式信息可视化软件十分困难.缺乏统一的开发方法与支撑工具箱,为非专家用户提供对层次、网络、多维等数据类型的统一支持,对各种可视化技术与交互技术的统一支持,以及对信息可视化任务的统一支持.针对此问题,提出了一种模型驱动的交互式信息可视化开发方法Daisy.首先,提出了交互式信息可视化界面模型IIVM(interactive information visualization interface model);然后,提出了基于IIVM的交互式信息可视化开发方法Daisy,讨论了该方法的两个核心技术:IIVM建模与描述文件生成方法、系统自动生成方法.同时,给出了Daisy工具箱,包括Daisy建模工具、Daisy系统自动生成工具以及运行时框架与组件库.最后,给出了该开发方法与工具箱的应用实例.实例表明,该方法能够为交互式信息可视化开发的统一支撑方法问题提供一种有效的解决方案.
设计与实现面向领域应用的交互式信息可视化软件十分困难.缺乏统一的开发方法与支撑工具箱,为非专家用户提供对层次、网络、多维等数据类型的统一支持,对各种可视化技术与交互技术的统一支持,以及对信息可视化任务的统一支持.针对此问题,提出了一种模型驱动的交互式信息可视化开发方法Daisy.首先,提出了交互式信息可视化界面模型IIVM(interactive information visualization interface model);然后,提出了基于IIVM的交互式信息可视化开发方法Daisy,讨论了该方法的两个核心技术:IIVM建模与描述文件生成方法、系统自动生成方法.同时,给出了Daisy工具箱,包括Daisy建模工具、Daisy系统自动生成工具以及运行时框架与组件库.最后,给出了该开发方法与工具箱的应用实例.实例表明,该方法能够为交互式信息可视化开发的统一支撑方法问题提供一种有效的解决方案.
2008,19(8):1902-1919
摘要：
可视化语言技术比一维文本语言在描述软件组成方面具有优越性.由于图表和图形概念在系统建模中的广泛使用,可视化语言可以应用于需求分析、设计、测试和维护等软件开发的各个阶段.除了具有直观易见的特点之外,图文法在计算机上的精确建模和验证能力,为设计可视化语言提供了一个坚实的理论基础.讨论了可视化语言的形式理论基础,回顾了相关的可视化图形编程环境.特别提出了一种空间图文法,并且用该图文法定义了统一建模语言的行为语义.基于空间图文法,开发了一种基于模式驱动的框架,以帮助软件架构与设计.
可视化语言技术比一维文本语言在描述软件组成方面具有优越性.由于图表和图形概念在系统建模中的广泛使用,可视化语言可以应用于需求分析、设计、测试和维护等软件开发的各个阶段.除了具有直观易见的特点之外,图文法在计算机上的精确建模和验证能力,为设计可视化语言提供了一个坚实的理论基础.讨论了可视化语言的形式理论基础,回顾了相关的可视化图形编程环境.特别提出了一种空间图文法,并且用该图文法定义了统一建模语言的行为语义.基于空间图文法,开发了一种基于模式驱动的框架,以帮助软件架构与设计.
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2008,19(1):48-61
摘要：
对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.
对近年来聚类算法的研究现状与新进展进行归纳总结.一方面对近年来提出的较有代表性的聚类算法,从算法思想、关键技术和优缺点等方面进行分析概括;另一方面选择一些典型的聚类算法和一些知名的数据集,主要从正确率和运行效率两个方面进行模拟实验,并分别就同一种聚类算法、不同的数据集以及同一个数据集、不同的聚类算法的聚类情况进行对比分析.最后通过综合上述两方面信息给出聚类分析的研究热点、难点、不足和有待解决的一些问题.上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考.
2011,22(1):71-83
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2011.03958
摘要：
云计算代表IT 领域向集约化、规模化与专业化道路发展的趋势,是IT 领域正在发生的深刻变革.但它在提高使用效率的同时,为实现用户信息资产安全与隐私保护带来极大的冲击与挑战.当前,安全成为云计算领域亟待突破的重要问题,其重要性与紧迫性已不容忽视.分析了云计算对信息安全领域中技术、标准、监管等各方面带来的挑战;提出云计算安全参考框架及该框架下的主要研究内容;指出云计算的普及与应用是近年来信息安全领域的重大挑战与发展契机,将引发信息安全领域又一次重要的技术变革.
云计算代表IT 领域向集约化、规模化与专业化道路发展的趋势,是IT 领域正在发生的深刻变革.但它在提高使用效率的同时,为实现用户信息资产安全与隐私保护带来极大的冲击与挑战.当前,安全成为云计算领域亟待突破的重要问题,其重要性与紧迫性已不容忽视.分析了云计算对信息安全领域中技术、标准、监管等各方面带来的挑战;提出云计算安全参考框架及该框架下的主要研究内容;指出云计算的普及与应用是近年来信息安全领域的重大挑战与发展契机,将引发信息安全领域又一次重要的技术变革.
2009,20(1):54-66
摘要：
网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,具有同簇节点相互连接密集、异簇节点相互连接稀疏的特点.揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预测其行为都具有十分重要的理论意义,在社会网、生物网和万维网中具有广泛应用.综述了复杂网络聚类方法的研究背景、研究意义、国内外研究现状以及目前所面临的主要问题,试图为这个新兴的研究方向勾画出一个较为全面和清晰的概貌,为复杂网络分析、数据挖掘、智能Web、生物信息学等相关领域的研究者提供有益的参考.
网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,具有同簇节点相互连接密集、异簇节点相互连接稀疏的特点.揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预测其行为都具有十分重要的理论意义,在社会网、生物网和万维网中具有广泛应用.综述了复杂网络聚类方法的研究背景、研究意义、国内外研究现状以及目前所面临的主要问题,试图为这个新兴的研究方向勾画出一个较为全面和清晰的概貌,为复杂网络分析、数据挖掘、智能Web、生物信息学等相关领域的研究者提供有益的参考.
2009,20(2):271-289
摘要：
进化多目标优化主要研究如何利用进化计算方法求解多目标优化问题,已经成为进化计算领域的研究热点之一.在简要总结2003年以前的主要算法后,着重对进化多目标优化的最新进展进行了详细讨论.归纳出当前多目标优化的研究趋势,一方面,粒子群优化、人工免疫系统、分布估计算法等越来越多的进化范例被引入多目标优化领域,一些新颖的受自然系统启发的多目标优化算法相继提出;另一方面,为了更有效的求解高维多目标优化问题,一些区别于传统Pareto占优的新型占优机制相继涌现;同时,对多目标优化问题本身性质的研究也在逐步深入.对公认的代表性算法进行了实验对比.最后,对进化多目标优化的进一步发展提出了自己的看法.
进化多目标优化主要研究如何利用进化计算方法求解多目标优化问题,已经成为进化计算领域的研究热点之一.在简要总结2003年以前的主要算法后,着重对进化多目标优化的最新进展进行了详细讨论.归纳出当前多目标优化的研究趋势,一方面,粒子群优化、人工免疫系统、分布估计算法等越来越多的进化范例被引入多目标优化领域,一些新颖的受自然系统启发的多目标优化算法相继提出;另一方面,为了更有效的求解高维多目标优化问题,一些区别于传统Pareto占优的新型占优机制相继涌现;同时,对多目标优化问题本身性质的研究也在逐步深入.对公认的代表性算法进行了实验对比.最后,对进化多目标优化的进一步发展提出了自己的看法.
2009,20(5):1337-1348
摘要：
针对云计算这样一个范畴综述了当前云计算所采用的技术,剖析其背后的技术含义以及当前云计算参与企业所采用的云计算实现方案.云计算包含两个方面的含义:一方面是底层构建的云计算平台基础设施,是用来构造上层应用程序的基础;另外一方面是构建在这个基础平台之上的云计算应用程序.主要是针对云计算的基础架构的研究与实现状况给出综述,对于云计算的应用也有所涉及.云计算有3个最基本的特征:第1个是基础设施架构在大规模的廉价服务器集群之上;第二是应用程序与底层服务协作开发,最大限度地利用资源;第3个是通过多个廉价服务器之间的冗余,通过软件获得高可用性.云计算达到了两个分布式计算的重要目标:可扩展性和高可用性.可扩展性表达了云计算能够无缝地扩展到大规模的集群之上,甚至包含数千个节点同时处理.高可用性代表了云计算能够容忍节点的错误,甚至有很大一部分节点发生失效也不会影响程序的正确运行.通过此文可以了解云计算的当前发展状况以及未来的研究趋势.
针对云计算这样一个范畴综述了当前云计算所采用的技术,剖析其背后的技术含义以及当前云计算参与企业所采用的云计算实现方案.云计算包含两个方面的含义:一方面是底层构建的云计算平台基础设施,是用来构造上层应用程序的基础;另外一方面是构建在这个基础平台之上的云计算应用程序.主要是针对云计算的基础架构的研究与实现状况给出综述,对于云计算的应用也有所涉及.云计算有3个最基本的特征:第1个是基础设施架构在大规模的廉价服务器集群之上;第二是应用程序与底层服务协作开发,最大限度地利用资源;第3个是通过多个廉价服务器之间的冗余,通过软件获得高可用性.云计算达到了两个分布式计算的重要目标:可扩展性和高可用性.可扩展性表达了云计算能够无缝地扩展到大规模的集群之上,甚至包含数千个节点同时处理.高可用性代表了云计算能够容忍节点的错误,甚至有很大一部分节点发生失效也不会影响程序的正确运行.通过此文可以了解云计算的当前发展状况以及未来的研究趋势.
2014,25(9):1889-1908
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004674
摘要：
首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用(包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等)进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用;最后梳理了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.
首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用(包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等)进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用;最后梳理了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.
2009,20(2):350-362
摘要：
全面地总结推荐系统的研究现状,旨在介绍网络推荐的算法思想、帮助读者了解这个研究领域.首先阐述了推荐系统研究的工业需求、主要研究机构和成果发表的期刊会议;在讨论了推荐问题的形式化和非形式化定义之后,对主流算法进行了分类和对比;最后总结了常用数据集和评测指标,领域的重难点问题和未来可能的研究热点.
全面地总结推荐系统的研究现状,旨在介绍网络推荐的算法思想、帮助读者了解这个研究领域.首先阐述了推荐系统研究的工业需求、主要研究机构和成果发表的期刊会议;在讨论了推荐问题的形式化和非形式化定义之后,对主流算法进行了分类和对比;最后总结了常用数据集和评测指标,领域的重难点问题和未来可能的研究热点.
2010,21(3):427-437
摘要：
主要针对宋词这种特殊的汉语诗歌体裁,开展了有关自动生成算法及其实现方法的探索性研究.研究工作主要根据宋词特点,设计了基于平仄的编码方式、基于句法和语义加权值的适应度函数、基于精英主义和轮盘赌算法的选择策略,采用部分映射和启发式交叉算子和启发式变异算子,从而构建了一种基于遗传算法的宋词生成计算模型并进行了系统实现.实验结果表明,所建立的计算模型及其软件系统,初步实现了机器自动生成宋词的目标,对于给定的主题词和词牌,基本上能够自动生成有一定欣赏价值的宋词.论文的工作也填补了我国在汉语诗歌自动生成研究方面的不足.
主要针对宋词这种特殊的汉语诗歌体裁,开展了有关自动生成算法及其实现方法的探索性研究.研究工作主要根据宋词特点,设计了基于平仄的编码方式、基于句法和语义加权值的适应度函数、基于精英主义和轮盘赌算法的选择策略,采用部分映射和启发式交叉算子和启发式变异算子,从而构建了一种基于遗传算法的宋词生成计算模型并进行了系统实现.实验结果表明,所建立的计算模型及其软件系统,初步实现了机器自动生成宋词的目标,对于给定的主题词和词牌,基本上能够自动生成有一定欣赏价值的宋词.论文的工作也填补了我国在汉语诗歌自动生成研究方面的不足.
2021,32(2):349-369
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.006138
摘要：
小样本学习旨在通过少量样本学习到解决问题的模型.近年来，在大数据训练模型的趋势下，机器学习和深度学习在许多领域中取得了成功.但是在现实世界中的很多应用场景中，样本量很少或者标注样本很少，而对大量无标签样本进行标注工作将会耗费很大的人力.所以，如何用少量样本进行学习就成为目前人们需要关注的问题.系统地梳理了当前小样本学习的相关工作，具体来说介绍了基于模型微调、基于数据增强和基于迁移学习这3大类小样本学习模型与算法的研究进展；将基于数据增强的方法细分为基于无标签数据、基于数据合成和基于特征增强这3类，将基于迁移学习的方法细分为基于度量学习、基于元学习和基于图神经网络这3类；总结了目前常用的小样本数据集和代表性的小样本学习模型在这些数据集上的实验结果；随后对小样本学习的现状和挑战进行了概述；最后展望了小样本学习的未来发展方向.
小样本学习旨在通过少量样本学习到解决问题的模型.近年来，在大数据训练模型的趋势下，机器学习和深度学习在许多领域中取得了成功.但是在现实世界中的很多应用场景中，样本量很少或者标注样本很少，而对大量无标签样本进行标注工作将会耗费很大的人力.所以，如何用少量样本进行学习就成为目前人们需要关注的问题.系统地梳理了当前小样本学习的相关工作，具体来说介绍了基于模型微调、基于数据增强和基于迁移学习这3大类小样本学习模型与算法的研究进展；将基于数据增强的方法细分为基于无标签数据、基于数据合成和基于特征增强这3类，将基于迁移学习的方法细分为基于度量学习、基于元学习和基于图神经网络这3类；总结了目前常用的小样本数据集和代表性的小样本学习模型在这些数据集上的实验结果；随后对小样本学习的现状和挑战进行了概述；最后展望了小样本学习的未来发展方向.
2004,15(10):1493-1504
摘要：
多年来计算机图形处理器(GP以大大超过摩尔定律的速度高速发展.图形处理器的发展极大地提高了计算机图形处理的速度和图形质量,并促进了与计算机图形相关应用领域的快速发展与此同时,图形处理器绘制流水线的高速度和并行性以及近年来发展起来的可编程功能为图形处理以外的通用计算提供了良好的运行平台,这使得基于GPU的通用计算成为近两三年来人们关注的一个研究热点.从介绍GPU的发展历史及其现代GPU的基本结构开始,阐述GPU用于通用计算的技术原理,以及其用于通用计算的主要领域和最新发展情况,并详细地介绍了GPU在流体模拟和代数计算、数据库应用、频谱分析等领域的应用和技术,包括在流体模拟方面的研究工作.还对GPU应用的软件工具及其最新发展作了较详细的介绍.最后,展望了GPU应用于通用计算的发展前景,并从硬件和软件两方面分析了这一领域未来所面临的挑战.
多年来计算机图形处理器(GP以大大超过摩尔定律的速度高速发展.图形处理器的发展极大地提高了计算机图形处理的速度和图形质量,并促进了与计算机图形相关应用领域的快速发展与此同时,图形处理器绘制流水线的高速度和并行性以及近年来发展起来的可编程功能为图形处理以外的通用计算提供了良好的运行平台,这使得基于GPU的通用计算成为近两三年来人们关注的一个研究热点.从介绍GPU的发展历史及其现代GPU的基本结构开始,阐述GPU用于通用计算的技术原理,以及其用于通用计算的主要领域和最新发展情况,并详细地介绍了GPU在流体模拟和代数计算、数据库应用、频谱分析等领域的应用和技术,包括在流体模拟方面的研究工作.还对GPU应用的软件工具及其最新发展作了较详细的介绍.最后,展望了GPU应用于通用计算的发展前景,并从硬件和软件两方面分析了这一领域未来所面临的挑战.
2013,24(11):2476-2497
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2013.04486
摘要：
概率图模型作为一类有力的工具,能够简洁地表示复杂的概率分布,有效地(近似)计算边缘分布和条件分布,方便地学习概率模型中的参数和超参数.因此,它作为一种处理不确定性的形式化方法,被广泛应用于需要进行自动的概率推理的场合,例如计算机视觉、自然语言处理.回顾了有关概率图模型的表示、推理和学习的基本概念和主要结果,并详细介绍了这些方法在两种重要的概率模型中的应用.还回顾了在加速经典近似推理算法方面的新进展.最后讨论了相关方向的研究前景.
概率图模型作为一类有力的工具,能够简洁地表示复杂的概率分布,有效地(近似)计算边缘分布和条件分布,方便地学习概率模型中的参数和超参数.因此,它作为一种处理不确定性的形式化方法,被广泛应用于需要进行自动的概率推理的场合,例如计算机视觉、自然语言处理.回顾了有关概率图模型的表示、推理和学习的基本概念和主要结果,并详细介绍了这些方法在两种重要的概率模型中的应用.还回顾了在加速经典近似推理算法方面的新进展.最后讨论了相关方向的研究前景.
2022,33(7):2464-2481
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.006585
摘要：
基于线性抽象的符号传播方法在神经网络验证中具有重要地位.针对这类方法,提出了多路径回溯的概念.现有方法可看作仅使用单条回溯路径计算每个神经网络节点的上下界,是这一概念的特例.使用多条回溯路径,可以有效地改善这类方法的精度.在数据集ACAS Xu,MNIST和CIFAR10上,将多路径回溯方法与使用单条回溯路径的DeepPoly进行定量比较,结果表明,多路径回溯方法能够获得明显的精度提升,而仅引入较小的额外时间代价.此外,在数据集MNIST上,将多路径回溯方法与使用全局优化的Optimized LiRPA比较,结果表明,该方法仍然具有精度优势.
基于线性抽象的符号传播方法在神经网络验证中具有重要地位.针对这类方法,提出了多路径回溯的概念.现有方法可看作仅使用单条回溯路径计算每个神经网络节点的上下界,是这一概念的特例.使用多条回溯路径,可以有效地改善这类方法的精度.在数据集ACAS Xu,MNIST和CIFAR10上,将多路径回溯方法与使用单条回溯路径的DeepPoly进行定量比较,结果表明,多路径回溯方法能够获得明显的精度提升,而仅引入较小的额外时间代价.此外,在数据集MNIST上,将多路径回溯方法与使用全局优化的Optimized LiRPA比较,结果表明,该方法仍然具有精度优势.
2016,27(1):45-71
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004914
摘要：
Android是目前最流行的智能手机软件平台,报告称,2014年,Android的销售量占到全球份额81%的绝对优势,首次达到10亿部.其余如苹果、微软、黑莓与火狐等则远远落在后面.与此同时,Android智能手机的日益流行也吸引了黑客,导致Android恶意软件应用的大量增加.从Android体系结构、设计原则、安全机制、主要威胁、恶意软件分类与检测、静态分析与动态分析、机器学习方法、安全扩展方案等多维角度,对Android安全的最新研究进展进行了总结与分析.
Android是目前最流行的智能手机软件平台,报告称,2014年,Android的销售量占到全球份额81%的绝对优势,首次达到10亿部.其余如苹果、微软、黑莓与火狐等则远远落在后面.与此同时,Android智能手机的日益流行也吸引了黑客,导致Android恶意软件应用的大量增加.从Android体系结构、设计原则、安全机制、主要威胁、恶意软件分类与检测、静态分析与动态分析、机器学习方法、安全扩展方案等多维角度,对Android安全的最新研究进展进行了总结与分析.
2012,23(1):1-20
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2012.04100
摘要：
近年来,上下文感知推荐系统已成为推荐系统研究领域最为活跃的研究领域之一.如何利用上下文信息进一步提高推荐系统的推荐精确度和用户满意度,成为上下文感知推荐系统的主要任务.从面向过程的角度对最近几年上下文感知推荐系统的研究进展进行综述,对其系统框架、关键技术、主要模型、效用评价以及应用实践等进行了前沿概括、比较和分析.最后,对上下文感知推荐系统有待深入的研究难点和发展趋势进行了展望
近年来,上下文感知推荐系统已成为推荐系统研究领域最为活跃的研究领域之一.如何利用上下文信息进一步提高推荐系统的推荐精确度和用户满意度,成为上下文感知推荐系统的主要任务.从面向过程的角度对最近几年上下文感知推荐系统的研究进展进行综述,对其系统框架、关键技术、主要模型、效用评价以及应用实践等进行了前沿概括、比较和分析.最后,对上下文感知推荐系统有待深入的研究难点和发展趋势进行了展望
2018,29(5):1471-1514
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005519
摘要：
计算机辅助检测/诊断（computer-aided detection/diagnosis，简称CAD）能够提高诊断的准确性，减少假阳性的产生，为医生提供有效的诊断决策支持.旨在分析计算机辅助诊断工具的最新发展.以CAD研究较多的四大致命性癌症的发病医学部位为主线，按照不同的成像技术和病类，对目前CAD在不同医学图像领域的应用进行了较为详尽的综述，从图像数据集、算法和评估方法等方面做多维度梳理.最后分析了医学图像CAD系统研究领域目前存在的问题，并对此领域的研究趋势和发展方向进行展望.
计算机辅助检测/诊断（computer-aided detection/diagnosis，简称CAD）能够提高诊断的准确性，减少假阳性的产生，为医生提供有效的诊断决策支持.旨在分析计算机辅助诊断工具的最新发展.以CAD研究较多的四大致命性癌症的发病医学部位为主线，按照不同的成像技术和病类，对目前CAD在不同医学图像领域的应用进行了较为详尽的综述，从图像数据集、算法和评估方法等方面做多维度梳理.最后分析了医学图像CAD系统研究领域目前存在的问题，并对此领域的研究趋势和发展方向进行展望.
2020,31(7):2245-2282
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.006037
摘要：
超声诊断是甲状腺、乳腺癌首选影像学检查和术前评估方法.但良/恶性结节的超声表现存在重叠，仍欠缺定量、稳定的分析手段，严重依赖操作者的经验.近年来，基于计算机技术的医疗影像分析水平快速发展，超声影像分析取得了一系列里程碑式的突破，为医疗提供有效的诊断决策支持.以甲状腺、乳腺两类超声影像为对象，梳理了计算机视觉、图像识别技术在医学超声图像上的学术进展，以超声影像自动诊断涉及的一系列关键技术为主线，从图像预处理、病灶区定位及分割、特征提取和分类这4个方面对近年来主流算法进行了详尽的综述分析，从算法分析、数据和评估方法等方面进行多维度梳理.最后讨论了具体面向这两种腺体的超声图像计算机分析存在的问题，并对此领域的研究趋势和发展方向进行了展望.
超声诊断是甲状腺、乳腺癌首选影像学检查和术前评估方法.但良/恶性结节的超声表现存在重叠，仍欠缺定量、稳定的分析手段，严重依赖操作者的经验.近年来，基于计算机技术的医疗影像分析水平快速发展，超声影像分析取得了一系列里程碑式的突破，为医疗提供有效的诊断决策支持.以甲状腺、乳腺两类超声影像为对象，梳理了计算机视觉、图像识别技术在医学超声图像上的学术进展，以超声影像自动诊断涉及的一系列关键技术为主线，从图像预处理、病灶区定位及分割、特征提取和分类这4个方面对近年来主流算法进行了详尽的综述分析，从算法分析、数据和评估方法等方面进行多维度梳理.最后讨论了具体面向这两种腺体的超声图像计算机分析存在的问题，并对此领域的研究趋势和发展方向进行了展望.
2015,26(1):62-81
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004701
摘要：
网络抽象促使软件定义网络(software-defined networking,简称SDN)的产生.SDN将数据平面与控制平面解耦合,简化了网络管理.首先从SDN诞生发展的背景入手,梳理了SDN的体系结构,包括数据层、控制层和应用层,并按照SDN的层次结构深入阐述其关键技术,特别分析了一致性、可用性和容错性等特性.然后,论述了SDN在不同应用场景下的最新研究成果.最后,展望未来研究工作.
网络抽象促使软件定义网络(software-defined networking,简称SDN)的产生.SDN将数据平面与控制平面解耦合,简化了网络管理.首先从SDN诞生发展的背景入手,梳理了SDN的体系结构,包括数据层、控制层和应用层,并按照SDN的层次结构深入阐述其关键技术,特别分析了一致性、可用性和容错性等特性.然后,论述了SDN在不同应用场景下的最新研究成果.最后,展望未来研究工作.
2012,23(4):962-986
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2012.04175
摘要：
云计算作为下一代计算模式,在科学计算和商业计算领域均发挥着重要作用,受到当前学术界和企业界的广泛关注.云计算环境下的分布存储主要研究数据在数据中心上的组织和管理,作为云计算环境的核心基础设施,数据中心通常由百万级以上节点组成,存储其上的数据规模往往达到PB 级甚至EB 级,导致数据失效成为一种常态行为,极大地限制了云计算的应用和推广,增加了云计算的成本.因此,提高可扩展性和容错性、降低成本,成为云计算环境下分布存储研究的若干关键技术.针对如何提高存储的可扩展性、容错性以及降低存储的能耗等目标,从数据中心网络的设计、数据的存储组织方式等方面对当前分布存储的关键技术进行了综述.首先,介绍并对比了当前典型的数据中心网络结构的优缺点;其次,介绍并对比了当前常用的两种分布存储容错技术,即基于复制的容错技术和基于纠删码的容错技术;第三,介绍了当前典型的分布存储节能技术,并分析了各项技术的优缺点;最后指出了当前技术面临的主要挑战和下一步研究的方向.
云计算作为下一代计算模式,在科学计算和商业计算领域均发挥着重要作用,受到当前学术界和企业界的广泛关注.云计算环境下的分布存储主要研究数据在数据中心上的组织和管理,作为云计算环境的核心基础设施,数据中心通常由百万级以上节点组成,存储其上的数据规模往往达到PB 级甚至EB 级,导致数据失效成为一种常态行为,极大地限制了云计算的应用和推广,增加了云计算的成本.因此,提高可扩展性和容错性、降低成本,成为云计算环境下分布存储研究的若干关键技术.针对如何提高存储的可扩展性、容错性以及降低存储的能耗等目标,从数据中心网络的设计、数据的存储组织方式等方面对当前分布存储的关键技术进行了综述.首先,介绍并对比了当前典型的数据中心网络结构的优缺点;其次,介绍并对比了当前常用的两种分布存储容错技术,即基于复制的容错技术和基于纠删码的容错技术;第三,介绍了当前典型的分布存储节能技术,并分析了各项技术的优缺点;最后指出了当前技术面临的主要挑战和下一步研究的方向.
2012,23(1):32-45
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2012.04091
摘要：
在科学研究、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域,数据量正在以极快的速度增长,为了分析和利用这些庞大的数据资源,必须依赖有效的数据分析技术.传统的关系数据管理技术(并行数据库)经过了将近40 年的发展,在扩展性方面遇到了巨大的障碍,无法胜任大数据分析的任务;而以MapReduce 为代表的非关系数据管理和分析技术异军突起,以其良好的扩展性、容错性和大规模并行处理的优势,从互联网信息搜索领域开始,进而在数据分析的诸多领域和关系数据管理技术展开了竞争.关系数据管理技术阵营在丧失搜索这个阵地之后,开始考虑自身的局限性,不断借鉴MapReduce 的优秀思想改造自身,而以MapReduce 为代表的非关系数据管理技术阵营,从关系数据管理技术所积累的宝贵财富中挖掘可以借鉴的技术和方法,不断解决其性能问题.面向大数据的深度分析需求,新的架构模式正在涌现.关系数据管理技术和非关系数据管理技术在不断的竞争中互相取长补短,在新的大数据分析生态系统内找到自己的位置.
在科学研究、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域,数据量正在以极快的速度增长,为了分析和利用这些庞大的数据资源,必须依赖有效的数据分析技术.传统的关系数据管理技术(并行数据库)经过了将近40 年的发展,在扩展性方面遇到了巨大的障碍,无法胜任大数据分析的任务;而以MapReduce 为代表的非关系数据管理和分析技术异军突起,以其良好的扩展性、容错性和大规模并行处理的优势,从互联网信息搜索领域开始,进而在数据分析的诸多领域和关系数据管理技术展开了竞争.关系数据管理技术阵营在丧失搜索这个阵地之后,开始考虑自身的局限性,不断借鉴MapReduce 的优秀思想改造自身,而以MapReduce 为代表的非关系数据管理技术阵营,从关系数据管理技术所积累的宝贵财富中挖掘可以借鉴的技术和方法,不断解决其性能问题.面向大数据的深度分析需求,新的架构模式正在涌现.关系数据管理技术和非关系数据管理技术在不断的竞争中互相取长补短,在新的大数据分析生态系统内找到自己的位置.
2005,16(5):857-868
摘要：
作为一种全新的信息获取和处理技术,无线传感器网络可以在广泛的应用领域内实现复杂的大规模监测和追踪任务,而网络自身定位是大多数应用的基础.介绍了无线传感器网络自身定位系统和算法的性能评价标准和分类方法,着重综述了近年来该领域具有代表性的算法及系统的原理和特点,并指出未来的研究方向.
作为一种全新的信息获取和处理技术,无线传感器网络可以在广泛的应用领域内实现复杂的大规模监测和追踪任务,而网络自身定位是大多数应用的基础.介绍了无线传感器网络自身定位系统和算法的性能评价标准和分类方法,着重综述了近年来该领域具有代表性的算法及系统的原理和特点,并指出未来的研究方向.
2013,24(1):77-90
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2013.04339
摘要：
任务并行编程模型是近年来多核平台上广泛研究和使用的并行编程模型,旨在简化并行编程和提高多核利用率.首先,介绍了任务并行编程模型的基本编程接口和支持机制;然后,从3个角度,即并行性表达、数据管理和任务调度介绍任务并行编程模型的研究问题、困难和最新研究成果;最后展望了任务并行未来的研究方向.
任务并行编程模型是近年来多核平台上广泛研究和使用的并行编程模型,旨在简化并行编程和提高多核利用率.首先,介绍了任务并行编程模型的基本编程接口和支持机制;然后,从3个角度,即并行性表达、数据管理和任务调度介绍任务并行编程模型的研究问题、困难和最新研究成果;最后展望了任务并行未来的研究方向.
2011,22(1):115-131
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2011.03950
摘要：
Internet 流量模型对网络性能管理、QoS、准入控制等都有很重要的意义和作用.首先总结了现阶段已发现的主要网络流量的特性及相关度量参数,概要地介绍网络流量建模的意义和分类,然后按照“传统-自相似-流量建模的新发展”这3 个阶段阐述网络流量建模的发展历程与最新的研究成果,最后针对目前网络流量建模中存在的难点问题,展望了该领域未来的研究发展方向.
Internet 流量模型对网络性能管理、QoS、准入控制等都有很重要的意义和作用.首先总结了现阶段已发现的主要网络流量的特性及相关度量参数,概要地介绍网络流量建模的意义和分类,然后按照“传统-自相似-流量建模的新发展”这3 个阶段阐述网络流量建模的发展历程与最新的研究成果,最后针对目前网络流量建模中存在的难点问题,展望了该领域未来的研究发展方向.
2017,28(4):959-992
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005143
摘要：
大数据时代下，移动互联网发展与移动终端的普及形成了海量移动对象轨迹数据.轨迹数据含有丰富的时空特征信息，通过轨迹数据处理技术，可以挖掘人类活动规律与行为特征、城市车辆移动特征、大气环境变化规律等信息.海量的轨迹数据也潜在性地暴露出移动对象行为特征、兴趣爱好和社会习惯等隐私信息，攻击者可以根据轨迹数据挖掘出移动对象的活动场景、位置等属性信息.另外，量子计算因其强大的存储和计算能力成为大数据挖掘重要的理论研究方向，用量子计算技术处理轨迹大数据，可以使一些复杂的问题得到解决并实现更高的效率.对轨迹大数据中数据处理关键技术进行了综述.首先，介绍轨迹数据概念和特征，并且总结了轨迹数据预处理方法，包括噪声滤波、轨迹压缩等；其次，归纳轨迹索引与查询技术以及轨迹数据挖掘已有的研究成果，包括模式挖掘、轨迹分类等；总结了轨迹数据隐私保护技术基本原理和特点，介绍了轨迹大数据支撑技术，如处理框架、数据可视化；也讨论了轨迹数据处理中应用量子计算的可能方式，并且介绍了目前轨迹数据处理中所使用的核心算法所对应的量子算法实现；最后，对轨迹数据处理面临的挑战与未来研究方向进行了总结与展望.
大数据时代下，移动互联网发展与移动终端的普及形成了海量移动对象轨迹数据.轨迹数据含有丰富的时空特征信息，通过轨迹数据处理技术，可以挖掘人类活动规律与行为特征、城市车辆移动特征、大气环境变化规律等信息.海量的轨迹数据也潜在性地暴露出移动对象行为特征、兴趣爱好和社会习惯等隐私信息，攻击者可以根据轨迹数据挖掘出移动对象的活动场景、位置等属性信息.另外，量子计算因其强大的存储和计算能力成为大数据挖掘重要的理论研究方向，用量子计算技术处理轨迹大数据，可以使一些复杂的问题得到解决并实现更高的效率.对轨迹大数据中数据处理关键技术进行了综述.首先，介绍轨迹数据概念和特征，并且总结了轨迹数据预处理方法，包括噪声滤波、轨迹压缩等；其次，归纳轨迹索引与查询技术以及轨迹数据挖掘已有的研究成果，包括模式挖掘、轨迹分类等；总结了轨迹数据隐私保护技术基本原理和特点，介绍了轨迹大数据支撑技术，如处理框架、数据可视化；也讨论了轨迹数据处理中应用量子计算的可能方式，并且介绍了目前轨迹数据处理中所使用的核心算法所对应的量子算法实现；最后，对轨迹数据处理面临的挑战与未来研究方向进行了总结与展望.
2010,21(2):344-358
摘要：
将现有入侵容忍、自毁技术与自律计算相结合,提出了一种基于SM-PEPA(semi-Markov performance evaluation process algebra)的关键任务系统自律可信性模型以支持形式化分析和推理.该模型具有一定程度的自管理能力,采用分级处理的方式应对各种程度的可信性威胁,满足了关键任务系统对可信性的特殊需求.在此基础上,从稳态概率角度提出了一种自律可信性度量方法.最后,结合具体实例对模型参数对自律可信性的影响进行了初步分析.实验结果表明,增大关键任务系统可信性威胁检测率和自恢复成功率,可在较大范围内提高系统的自律可信 特性.
将现有入侵容忍、自毁技术与自律计算相结合,提出了一种基于SM-PEPA(semi-Markov performance evaluation process algebra)的关键任务系统自律可信性模型以支持形式化分析和推理.该模型具有一定程度的自管理能力,采用分级处理的方式应对各种程度的可信性威胁,满足了关键任务系统对可信性的特殊需求.在此基础上,从稳态概率角度提出了一种自律可信性度量方法.最后,结合具体实例对模型参数对自律可信性的影响进行了初步分析.实验结果表明,增大关键任务系统可信性威胁检测率和自恢复成功率,可在较大范围内提高系统的自律可信 特性.
2011,22(6):1299-1315
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2011.03993
摘要：
由于属性基加密(attribute-based encryption,简称ABE)机制以属性为公钥,将密文和用户私钥与属性关联,能够灵活地表示访问控制策略,从而极大地降低了数据共享细粒度访问控制带来的网络带宽和发送结点的处理开销.因此,ABE 在细粒度访问控制领域具有广阔的应用前景.在对基本ABE 机制及其两种扩展:密钥-策略ABE(KP-ABE)和密文-策略ABE(CP-ABE)进行深入研究、分析后,针对ABE 中的CP-ABE 机制访问结构的设计、属性密钥撤销、ABE 的密钥滥用、多授权机构等难点问题进行了深入探讨和综合分析,对比了现有研究工作的功能及开销.最后讨论了ABE 未来需进一步研究的问题和主要研究方向.
由于属性基加密(attribute-based encryption,简称ABE)机制以属性为公钥,将密文和用户私钥与属性关联,能够灵活地表示访问控制策略,从而极大地降低了数据共享细粒度访问控制带来的网络带宽和发送结点的处理开销.因此,ABE 在细粒度访问控制领域具有广阔的应用前景.在对基本ABE 机制及其两种扩展:密钥-策略ABE(KP-ABE)和密文-策略ABE(CP-ABE)进行深入研究、分析后,针对ABE 中的CP-ABE 机制访问结构的设计、属性密钥撤销、ABE 的密钥滥用、多授权机构等难点问题进行了深入探讨和综合分析,对比了现有研究工作的功能及开销.最后讨论了ABE 未来需进一步研究的问题和主要研究方向.
2009,20(3):524-545
摘要：
通过软件开发实践,人们逐步地认识到软件产品的质量在很大程度上依赖于产品开发时所使用的过程.软件过程建模是通过特定的方法对软件过程进行抽象、表示和分析以增加对软件过程的理解,同时,可执行的(enactable)软件过程模型可以直接指导实际软件开发活动,进而规范软件开发行为并最终提高软件质量.为了系统地了解软件过程建模方法研究的现状和最新进展,采用系统评价(systematic review)方法对该领域最近10年的主要研究进行了概括和分析.从一系列的相关研究中,选出来自20 个会议和7 种期刊的72 篇文献,作为系统评价的依据.该系统评价回答了如下关于软件过程建模方法的3 个问题,以便从总体上概括和把握该领域的研究:1) 软件过程建模方法主要基于什么范式;2) 软件过程建模方法研究的主要目的集中在哪些方面;3) 软件过程建模方法的研究有哪些新的趋势.同时,在仔细回顾和分析软件过程建模领域研究现状的基础上,给出了一种多维度的集成化软件过程建模方法.该方法有助于解决过程建模领域所面临的主要问题.
通过软件开发实践,人们逐步地认识到软件产品的质量在很大程度上依赖于产品开发时所使用的过程.软件过程建模是通过特定的方法对软件过程进行抽象、表示和分析以增加对软件过程的理解,同时,可执行的(enactable)软件过程模型可以直接指导实际软件开发活动,进而规范软件开发行为并最终提高软件质量.为了系统地了解软件过程建模方法研究的现状和最新进展,采用系统评价(systematic review)方法对该领域最近10年的主要研究进行了概括和分析.从一系列的相关研究中,选出来自20 个会议和7 种期刊的72 篇文献,作为系统评价的依据.该系统评价回答了如下关于软件过程建模方法的3 个问题,以便从总体上概括和把握该领域的研究:1) 软件过程建模方法主要基于什么范式;2) 软件过程建模方法研究的主要目的集中在哪些方面;3) 软件过程建模方法的研究有哪些新的趋势.同时,在仔细回顾和分析软件过程建模领域研究现状的基础上,给出了一种多维度的集成化软件过程建模方法.该方法有助于解决过程建模领域所面临的主要问题.
2014,25(1):37-50
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004497
摘要：
对语音情感识别的研究现状和进展进行了归纳和总结，对未来语音情感识别技术发展趋势进行了展望. 从5个角度逐步展开进行归纳总结，即情感描述模型、具有代表性的情感语音库、语音情感特征提取、语音情感识别算法研究和语音情感识别技术应用，旨在尽可能全面地对语音情感识别技术进行细致的介绍与分析，为相关研究人员提供有价值的学术参考；最后，立足于研究现状的分析与把握，对当前语音情感识别领域所面临的挑战与发展趋势进行了展望.侧重于对语音情感识别研究的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析.
对语音情感识别的研究现状和进展进行了归纳和总结，对未来语音情感识别技术发展趋势进行了展望. 从5个角度逐步展开进行归纳总结，即情感描述模型、具有代表性的情感语音库、语音情感特征提取、语音情感识别算法研究和语音情感识别技术应用，旨在尽可能全面地对语音情感识别技术进行细致的介绍与分析，为相关研究人员提供有价值的学术参考；最后，立足于研究现状的分析与把握，对当前语音情感识别领域所面临的挑战与发展趋势进行了展望.侧重于对语音情感识别研究的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析.
2018,29(10):2966-2994
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005551
摘要：
近年来，随着互联网技术和应用模式的迅猛发展，引发了互联网数据规模的爆炸式增长，其中包含大量有价值的知识.如何组织和表达这些知识，并对其进行深入计算和分析备受关注.知识图谱作为丰富直观的知识表达方式应运而生.面向知识图谱的知识推理是知识图谱的研究热点之一，已在垂直搜索、智能问答等应用领域发挥了重要作用.面向知识图谱的知识推理旨在根据已有的知识推理出新的知识或识别错误的知识.不同于传统的知识推理，由于知识图谱中知识表达形式的简洁直观、灵活丰富，面向知识图谱的知识推理方法也更加多样化.将从知识推理的基本概念出发，介绍近年来面向知识图谱知识推理方法的最新研究进展.具体地，根据推理类型划分，将面向知识图谱的知识推理分为单步推理和多步推理，根据方法的不同，每类又包括基于规则的推理、基于分布式表示的推理、基于神经网络的推理以及混合推理.详细总结这些方法，并探讨和展望面向知识图谱知识推理的未来研究方向和前景.
近年来，随着互联网技术和应用模式的迅猛发展，引发了互联网数据规模的爆炸式增长，其中包含大量有价值的知识.如何组织和表达这些知识，并对其进行深入计算和分析备受关注.知识图谱作为丰富直观的知识表达方式应运而生.面向知识图谱的知识推理是知识图谱的研究热点之一，已在垂直搜索、智能问答等应用领域发挥了重要作用.面向知识图谱的知识推理旨在根据已有的知识推理出新的知识或识别错误的知识.不同于传统的知识推理，由于知识图谱中知识表达形式的简洁直观、灵活丰富，面向知识图谱的知识推理方法也更加多样化.将从知识推理的基本概念出发，介绍近年来面向知识图谱知识推理方法的最新研究进展.具体地，根据推理类型划分，将面向知识图谱的知识推理分为单步推理和多步推理，根据方法的不同，每类又包括基于规则的推理、基于分布式表示的推理、基于神经网络的推理以及混合推理.详细总结这些方法，并探讨和展望面向知识图谱知识推理的未来研究方向和前景.
2018,29(10):3068-3090
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005607
摘要：
设计类问题在科学研究和工业领域无处不在.作为一种十分有效的全局优化算法，近年来，贝叶斯优化方法在设计类问题上被广泛应用.通过设计恰当的概率代理模型和采集函数，贝叶斯优化框架只需经过少数次目标函数评估即可获得理想解，非常适用于求解目标函数表达式未知、非凸、多峰和评估代价高昂的复杂优化问题.从方法论和应用领域两方面深入分析、讨论和展望了贝叶斯优化的研究现状、面临的问题和应用领域，期望为相关领域的研究者提供有益的借鉴和参考.
设计类问题在科学研究和工业领域无处不在.作为一种十分有效的全局优化算法，近年来，贝叶斯优化方法在设计类问题上被广泛应用.通过设计恰当的概率代理模型和采集函数，贝叶斯优化框架只需经过少数次目标函数评估即可获得理想解，非常适用于求解目标函数表达式未知、非凸、多峰和评估代价高昂的复杂优化问题.从方法论和应用领域两方面深入分析、讨论和展望了贝叶斯优化的研究现状、面临的问题和应用领域，期望为相关领域的研究者提供有益的借鉴和参考.
2013,24(4):825-842
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2013.04369
摘要：
蜜罐是防御方为了改变网络攻防博弈不对称局面而引入的一种主动防御技术,通过部署没有业务用途的安全资源,诱骗攻击者对其进行非法使用,从而对攻击行为进行捕获和分析,了解攻击工具与方法,推测攻击意图和动机.蜜罐技术赢得了安全社区的持续关注,得到了长足发展与广泛应用,并已成为互联网安全威胁监测与分析的一种主要技术手段.介绍了蜜罐技术的起源与发展演化过程,全面分析了蜜罐技术关键机制的研究现状,回顾了蜜罐部署结构的发展过程,并归纳总结了蜜罐技术在互联网安全威胁监测、分析与防范等方向上的最新应用成果.最后,对蜜罐技术存在的问题、发展趋势与进一步研究方向进行了讨论.
蜜罐是防御方为了改变网络攻防博弈不对称局面而引入的一种主动防御技术,通过部署没有业务用途的安全资源,诱骗攻击者对其进行非法使用,从而对攻击行为进行捕获和分析,了解攻击工具与方法,推测攻击意图和动机.蜜罐技术赢得了安全社区的持续关注,得到了长足发展与广泛应用,并已成为互联网安全威胁监测与分析的一种主要技术手段.介绍了蜜罐技术的起源与发展演化过程,全面分析了蜜罐技术关键机制的研究现状,回顾了蜜罐部署结构的发展过程,并归纳总结了蜜罐技术在互联网安全威胁监测、分析与防范等方向上的最新应用成果.最后,对蜜罐技术存在的问题、发展趋势与进一步研究方向进行了讨论.
2004,15(11):1583-1594
摘要：
在主、客观世界普遍存在的不确定性中,随机性和模糊性是最重要的两种形式.研究了随机性和模糊性之间的关联性,统一用熵作为客观事物和主观认知中不确定状态的度量,用超熵来度量不确定状态的变化,并利用熵和超熵进一步研究了混沌、分形和复杂网络中的不确定性,以及由此带来的种种进化和变异,为实现不确定性人工智能找到了一种简单、有效的形式化方法,也为包括形象思维在内的不确定性思维的自动化打下了基础.不确定性人工智能是人工智能进入21世纪的新发展.这个由多学科交叉渗透构成的新学科,必将使得机器能够具备人脑一样的不确定性信息和知识的表示能力、处理能力和思维能力.
在主、客观世界普遍存在的不确定性中,随机性和模糊性是最重要的两种形式.研究了随机性和模糊性之间的关联性,统一用熵作为客观事物和主观认知中不确定状态的度量,用超熵来度量不确定状态的变化,并利用熵和超熵进一步研究了混沌、分形和复杂网络中的不确定性,以及由此带来的种种进化和变异,为实现不确定性人工智能找到了一种简单、有效的形式化方法,也为包括形象思维在内的不确定性思维的自动化打下了基础.不确定性人工智能是人工智能进入21世纪的新发展.这个由多学科交叉渗透构成的新学科,必将使得机器能够具备人脑一样的不确定性信息和知识的表示能力、处理能力和思维能力.
2009,20(1):124-137
摘要：
大量具备短距离通信能力的智能设备的出现推动了无线自组网应用的迅速发展.但在许多实际应用环境中,节点移动、网络稀疏或信号衰减等各种原因通常导致形成的网络大部分时间不连通.传统的移动自组织网络传输模式要求通信源和目标节点之间存在至少一条完整的路径,因而无法在这类环境中运行.机会网络利用节点移动形成的通信机会逐跳传输消息,以"存储-携带-转发"的路由模式实现节点间通信,这种完全不同于传统网络通信模式的新兴组网方式引起了研究界极大的兴趣.首先介绍机会网络的概念和理论基础,并给出了当前机会网络的一些典型应用,然后详细阐述了机会网络研究的热点问题,包括机会转发机制、移动模型和基于机会通信的数据分发和检索等,并简要叙述了机会网络的通信中间件、协作和安全机制以及机会网络新的应用等其他研究问题,最后进行总结并展望了机会网络未来一段时间内的研究重点.
大量具备短距离通信能力的智能设备的出现推动了无线自组网应用的迅速发展.但在许多实际应用环境中,节点移动、网络稀疏或信号衰减等各种原因通常导致形成的网络大部分时间不连通.传统的移动自组织网络传输模式要求通信源和目标节点之间存在至少一条完整的路径,因而无法在这类环境中运行.机会网络利用节点移动形成的通信机会逐跳传输消息,以"存储-携带-转发"的路由模式实现节点间通信,这种完全不同于传统网络通信模式的新兴组网方式引起了研究界极大的兴趣.首先介绍机会网络的概念和理论基础,并给出了当前机会网络的一些典型应用,然后详细阐述了机会网络研究的热点问题,包括机会转发机制、移动模型和基于机会通信的数据分发和检索等,并简要叙述了机会网络的通信中间件、协作和安全机制以及机会网络新的应用等其他研究问题,最后进行总结并展望了机会网络未来一段时间内的研究重点.
2010,21(7):1605-1619
摘要：
随着Internet规模的迅速扩大,复杂性和不确定性也随之增加,基于融合的网络态势感知必将成为网络管理的发展方向.在分析现有网络管理不足以及发展需求的基础上,介绍了网络态势感知的起源、概念、目标和特点.首先,提出了一个网络态势感知研究框架,介绍了研究历程,指出了研究重点以及存在的问题,并将现有评估方法分为3类:基于数学模型的方法、基于知识推理的方法、基于模式识别的方法.然后详细讨论了模型、知识表示和评估方法这3方面的研究内容,总结存在的共性问题,着重评价了每种评估方法的基本思路、评估过程和优缺点,并进行了对比分析.随后介绍了网络态势感知在安全、传输、生存性、系统评价等领域的应用研究.最后指出了网络态势感知的发展方向,并从问题体系、技术体系和应用体系3方面作了总结.
随着Internet规模的迅速扩大,复杂性和不确定性也随之增加,基于融合的网络态势感知必将成为网络管理的发展方向.在分析现有网络管理不足以及发展需求的基础上,介绍了网络态势感知的起源、概念、目标和特点.首先,提出了一个网络态势感知研究框架,介绍了研究历程,指出了研究重点以及存在的问题,并将现有评估方法分为3类:基于数学模型的方法、基于知识推理的方法、基于模式识别的方法.然后详细讨论了模型、知识表示和评估方法这3方面的研究内容,总结存在的共性问题,着重评价了每种评估方法的基本思路、评估过程和优缺点,并进行了对比分析.随后介绍了网络态势感知在安全、传输、生存性、系统评价等领域的应用研究.最后指出了网络态势感知的发展方向,并从问题体系、技术体系和应用体系3方面作了总结.
2019,30(2):440-468
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005659
摘要：
近年来，深度学习技术已经广泛应用到图像语义分割领域.主要对基于深度学习的图像语义分割的经典方法与研究现状进行分类、梳理和总结.根据分割特点和处理粒度的不同，将基于深度学习的图像语义分割方法分为基于区域分类的图像语义分割方法和基于像素分类的图像语义分割方法.把基于像素分类的图像语义分割方法进一步细分为全监督学习图像语义分割方法和弱监督学习图像语义分割方法.对每类方法的代表性算法进行了分析介绍，并详细总结了每类方法的基本思想和优缺点，系统地阐述了深度学习对图像语义分割领域的贡献.对图像语义分割相关实验进行了分析对比，并介绍了图像语义分割实验中常用公共数据集和性能评价指标.最后，预测并分析总结了该领域未来可能的研究方向及相应的发展趋势.
近年来，深度学习技术已经广泛应用到图像语义分割领域.主要对基于深度学习的图像语义分割的经典方法与研究现状进行分类、梳理和总结.根据分割特点和处理粒度的不同，将基于深度学习的图像语义分割方法分为基于区域分类的图像语义分割方法和基于像素分类的图像语义分割方法.把基于像素分类的图像语义分割方法进一步细分为全监督学习图像语义分割方法和弱监督学习图像语义分割方法.对每类方法的代表性算法进行了分析介绍，并详细总结了每类方法的基本思想和优缺点，系统地阐述了深度学习对图像语义分割领域的贡献.对图像语义分割相关实验进行了分析对比，并介绍了图像语义分割实验中常用公共数据集和性能评价指标.最后，预测并分析总结了该领域未来可能的研究方向及相应的发展趋势.
2011,22(3):381-407
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2011.03934
摘要：
互联网的普及和万维网的兴起,引发了软件技术的变革,催生了新的软件形态——网络化软件,为大众用户提供多样化、个性化的按需服务.随着应用领域的不断扩展和用户群的日益庞大,其规模与复杂度正以超越人类处理能力的速度增长,使得软件工程不得不面临一系列的挑战.为了科学地认识和理解这类规模庞大的人工复杂系统,从网络化-服务化-社会化的三维视角出发,对其基础设施、应用服务和大众交互三方面的复杂网络特性实证研究进行了综述分析,并系统论述了网络化软件中隐含的“小世界”和“无尺度”复杂网络特性对软件工程今后研究的影响和启示.软件工程与其他学科的交叉汇聚,将迸发新的观点和思想,为网络化软件的研究提供新的思维方式和方法论,有望实现软件工程理论、方法和关键技术的创新,从而推动我国软件服务业的快速发展.
互联网的普及和万维网的兴起,引发了软件技术的变革,催生了新的软件形态——网络化软件,为大众用户提供多样化、个性化的按需服务.随着应用领域的不断扩展和用户群的日益庞大,其规模与复杂度正以超越人类处理能力的速度增长,使得软件工程不得不面临一系列的挑战.为了科学地认识和理解这类规模庞大的人工复杂系统,从网络化-服务化-社会化的三维视角出发,对其基础设施、应用服务和大众交互三方面的复杂网络特性实证研究进行了综述分析,并系统论述了网络化软件中隐含的“小世界”和“无尺度”复杂网络特性对软件工程今后研究的影响和启示.软件工程与其他学科的交叉汇聚,将迸发新的观点和思想,为网络化软件的研究提供新的思维方式和方法论,有望实现软件工程理论、方法和关键技术的创新,从而推动我国软件服务业的快速发展.
2018,29(7):2092-2115
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005589
摘要：
区块链是一种源于数字加密货币比特币的分布式总账技术，其发展引起了产业界与学术界的广泛关注.区块链具有去中心化、去信任、匿名、数据不可篡改等优势，突破了传统基于中心式技术的局限，具有广阔的发展前景.介绍了区块链技术在信息安全领域的研究现状和进展.首先，从区块链的基础框架、关键技术、技术特点、应用模式、应用领域这5个方面介绍了区块链的基本理论与模型；然后，从区块链在当前信息安全领域研究现状的角度出发，综述了区块链应用于认证技术、访问控制技术、数据保护技术的研究进展，并对比了各类研究的特点；最后，分析了区块链技术的应用挑战，对区块链在信息安全领域的发展进行了总结与展望，希望对未来进一步的研究工作有一定的参考价值.
区块链是一种源于数字加密货币比特币的分布式总账技术，其发展引起了产业界与学术界的广泛关注.区块链具有去中心化、去信任、匿名、数据不可篡改等优势，突破了传统基于中心式技术的局限，具有广阔的发展前景.介绍了区块链技术在信息安全领域的研究现状和进展.首先，从区块链的基础框架、关键技术、技术特点、应用模式、应用领域这5个方面介绍了区块链的基本理论与模型；然后，从区块链在当前信息安全领域研究现状的角度出发，综述了区块链应用于认证技术、访问控制技术、数据保护技术的研究进展，并对比了各类研究的特点；最后，分析了区块链技术的应用挑战，对区块链在信息安全领域的发展进行了总结与展望，希望对未来进一步的研究工作有一定的参考价值.
2005,16(1):1-7
摘要：
在4个方面对软件工程技术的发展进行一些思索:(1) 从事物发展规律的角度,揭示软件工程技术发展历程;(2) 从软件本质特征的角度,浅析虚拟机各抽象层次的构造;(3) 从软件开发的本质,提出了软件工程学科研究的内容,并研究了软件工业化生产模式;(4) 以Internet的出现为背景,探索了软件技术的发展趋势.
在4个方面对软件工程技术的发展进行一些思索:(1) 从事物发展规律的角度,揭示软件工程技术发展历程;(2) 从软件本质特征的角度,浅析虚拟机各抽象层次的构造;(3) 从软件开发的本质,提出了软件工程学科研究的内容,并研究了软件工业化生产模式;(4) 以Internet的出现为背景,探索了软件技术的发展趋势.
2014,25(4):839-862
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004558
摘要：
大数据计算主要有批量计算和流式计算两种形态，目前，关于大数据批量计算系统的研究和讨论相对充分，而如何构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统是当前亟待解决的问题且研究成果和实践经验相对较少.总结了典型应用领域中流式大数据所呈现出的实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征，给出了理想的大数据流式计算系统在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等方面应该具有的关键技术特征，论述并对比了已有的大数据流式计算系统的典型实例，最后阐述了大数据流式计算系统在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的技术挑战.
大数据计算主要有批量计算和流式计算两种形态，目前，关于大数据批量计算系统的研究和讨论相对充分，而如何构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统是当前亟待解决的问题且研究成果和实践经验相对较少.总结了典型应用领域中流式大数据所呈现出的实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征，给出了理想的大数据流式计算系统在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等方面应该具有的关键技术特征，论述并对比了已有的大数据流式计算系统的典型实例，最后阐述了大数据流式计算系统在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的技术挑战.
2021,32(2):496-518
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.006140
摘要：
深度学习在计算机视觉领域取得了重大成功，超越了众多传统的方法.然而近年来，深度学习技术被滥用在假视频的制作上，使得以Deepfakes为代表的伪造视频在网络上泛滥成灾.这种深度伪造技术通过篡改或替换原始视频的人脸信息，并合成虚假的语音来制作色情电影、虚假新闻、政治谣言等.为了消除此类伪造技术带来的负面影响，众多学者对假视频的鉴别进行了深入的研究，并提出一系列的检测方法来帮助机构或社区去识别此类伪造视频.尽管如此，目前的检测技术仍然存在依赖特定分布数据、特定压缩率等诸多的局限性，远远落后于假视频的生成技术.并且不同学者解决问题的角度不同，使用的数据集和评价指标均不统一.迄今为止，学术界对深度伪造与检测技术仍缺乏统一的认识，深度伪造和检测技术研究的体系架构尚不明确.回顾了深度伪造与检测技术的发展，并对现有研究工作进行了系统的总结和科学的归类.最后讨论了深度伪造技术蔓延带来的社会风险，分析了检测技术的诸多局限性，并探讨了检测技术面临的挑战和潜在研究方向，旨在为后续学者进一步推动深度伪造检测技术的发展和部署提供指导.
深度学习在计算机视觉领域取得了重大成功，超越了众多传统的方法.然而近年来，深度学习技术被滥用在假视频的制作上，使得以Deepfakes为代表的伪造视频在网络上泛滥成灾.这种深度伪造技术通过篡改或替换原始视频的人脸信息，并合成虚假的语音来制作色情电影、虚假新闻、政治谣言等.为了消除此类伪造技术带来的负面影响，众多学者对假视频的鉴别进行了深入的研究，并提出一系列的检测方法来帮助机构或社区去识别此类伪造视频.尽管如此，目前的检测技术仍然存在依赖特定分布数据、特定压缩率等诸多的局限性，远远落后于假视频的生成技术.并且不同学者解决问题的角度不同，使用的数据集和评价指标均不统一.迄今为止，学术界对深度伪造与检测技术仍缺乏统一的认识，深度伪造和检测技术研究的体系架构尚不明确.回顾了深度伪造与检测技术的发展，并对现有研究工作进行了系统的总结和科学的归类.最后讨论了深度伪造技术蔓延带来的社会风险，分析了检测技术的诸多局限性，并探讨了检测技术面临的挑战和潜在研究方向，旨在为后续学者进一步推动深度伪造检测技术的发展和部署提供指导.
2006,17(9):1848-1859
摘要：
文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.提出了基于机器学习的文本分类技术所面临的互联网内容信息处理等复杂应用的挑战,从模型、算法和评测等方面对其研究进展进行综述评论.认为非线性、数据集偏斜、标注瓶颈、多层分类、算法的扩展性及Web页分类等问题是目前文本分类研究的关键问题,并讨论了这些问题可能采取的方法.最后对研究的方向进行了展望.
文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.提出了基于机器学习的文本分类技术所面临的互联网内容信息处理等复杂应用的挑战,从模型、算法和评测等方面对其研究进展进行综述评论.认为非线性、数据集偏斜、标注瓶颈、多层分类、算法的扩展性及Web页分类等问题是目前文本分类研究的关键问题,并讨论了这些问题可能采取的方法.最后对研究的方向进行了展望.
2013,24(2):295-316
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2013.04336
摘要：
在新的应用模式下,传统层次结构数据中心网络在规模、带宽、扩展性和成本方面存在诸多不足.为了适应新型应用的需求,数据中心网络需要在低成本的前提下,满足高扩展性、低配置开销、健壮性和节能的要求.首先,概述了传统数据中心网络体系结构及其不足,并指出了新的需求;其次,将现有方案划分为两类,即以网络为中心和以服务器为中心的方案;然后,对两类方案中的代表性结构进行了详细的综述和对比分析;最后指出了数据中心网络未来的发展方向.
在新的应用模式下,传统层次结构数据中心网络在规模、带宽、扩展性和成本方面存在诸多不足.为了适应新型应用的需求,数据中心网络需要在低成本的前提下,满足高扩展性、低配置开销、健壮性和节能的要求.首先,概述了传统数据中心网络体系结构及其不足,并指出了新的需求;其次,将现有方案划分为两类,即以网络为中心和以服务器为中心的方案;然后,对两类方案中的代表性结构进行了详细的综述和对比分析;最后指出了数据中心网络未来的发展方向.
2016,27(11):2855-2869
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004932
摘要：
随着中文社交网络的发展（特别是微博的兴起），互联网中文公众事件越来越深刻地影响现实社会的生产和生活.由于缺乏有效的技术手段，信息处理的效率受到了限制.提出了一种公众事件信息熵的计算方法，其基本思想是：首先，对公众事件信息内容进行建模；然后，以香农信息论为理论基础，对公众事件的多维随机变量信息熵进行计算.这为互联网公众事件的定量化分析提供了一个重要的技术指标，为进一步的研究工作打下基础.
随着中文社交网络的发展（特别是微博的兴起），互联网中文公众事件越来越深刻地影响现实社会的生产和生活.由于缺乏有效的技术手段，信息处理的效率受到了限制.提出了一种公众事件信息熵的计算方法，其基本思想是：首先，对公众事件信息内容进行建模；然后，以香农信息论为理论基础，对公众事件的多维随机变量信息熵进行计算.这为互联网公众事件的定量化分析提供了一个重要的技术指标，为进一步的研究工作打下基础.
2023,34(2):625-654
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.006696
摘要：
源代码缺陷检测是判别程序代码中是否存在非预期行为的过程，广泛应用于软件测试、软件维护等软件工程任务，对软件的功能保障与应用安全方面具有至关重要的作用.传统的缺陷检测研究以程序分析为基础，通常需要很强的领域知识与复杂的计算规则，面临状态爆炸问题，导致检测性能有限，在误报漏报率上都有较大提高空间.近年来，开源社区的蓬勃发展积累了以开源代码为核心的海量数据，在此背景下，利用深度学习的特征学习能力能够自动学习语义丰富的代码表示，从而为缺陷检测提供一种新的途径.搜集了该领域最新的高水平论文，从缺陷代码数据集与深度学习缺陷检测模型两方面系统地对当前方法进行了归纳与阐述.最后对该领域研究所面临的主要挑战进行总结，并展望了未来可能的研究重点.
源代码缺陷检测是判别程序代码中是否存在非预期行为的过程，广泛应用于软件测试、软件维护等软件工程任务，对软件的功能保障与应用安全方面具有至关重要的作用.传统的缺陷检测研究以程序分析为基础，通常需要很强的领域知识与复杂的计算规则，面临状态爆炸问题，导致检测性能有限，在误报漏报率上都有较大提高空间.近年来，开源社区的蓬勃发展积累了以开源代码为核心的海量数据，在此背景下，利用深度学习的特征学习能力能够自动学习语义丰富的代码表示，从而为缺陷检测提供一种新的途径.搜集了该领域最新的高水平论文，从缺陷代码数据集与深度学习缺陷检测模型两方面系统地对当前方法进行了归纳与阐述.最后对该领域研究所面临的主要挑战进行总结，并展望了未来可能的研究重点.
2012,23(8):2058-2072
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2012.04237
摘要：
分布式拒绝服务(distributed denial of service,简称DDoS)攻击是当今互联网的重要威胁之一.基于攻击包所处网络层次,将DDoS 攻击分为网络层DDoS 攻击和应用层DDoS 攻击,介绍了两类攻击的各种检测和控制方法,比较了处于不同部署位置控制方法的优劣.最后分析了现有检测和控制方法应对DDoS 攻击的不足,并提出了DDoS 过滤系统的未来发展趋势和相关技术难点.
分布式拒绝服务(distributed denial of service,简称DDoS)攻击是当今互联网的重要威胁之一.基于攻击包所处网络层次,将DDoS 攻击分为网络层DDoS 攻击和应用层DDoS 攻击,介绍了两类攻击的各种检测和控制方法,比较了处于不同部署位置控制方法的优劣.最后分析了现有检测和控制方法应对DDoS 攻击的不足,并提出了DDoS 过滤系统的未来发展趋势和相关技术难点.
2005,16(10):1743-1756
摘要：
论述了可证明安全性理论在安全方案与安全协议的设计与分析中的应用,内容主要包括:什么是可证明安全性,可证明安全性理论涉及到的一些基本概念,RO(random oracle)模型方法论的基本思想及其在公钥加密和数字签名等方案中的应用研究进展,标准模型下可证明安全性理论在公钥加密和数字签名等方案中的应用研究进展,以及可证明安全性理论在会话密钥分配协议的设计与分析中的应用研究进展.
论述了可证明安全性理论在安全方案与安全协议的设计与分析中的应用,内容主要包括:什么是可证明安全性,可证明安全性理论涉及到的一些基本概念,RO(random oracle)模型方法论的基本思想及其在公钥加密和数字签名等方案中的应用研究进展,标准模型下可证明安全性理论在公钥加密和数字签名等方案中的应用研究进展,以及可证明安全性理论在会话密钥分配协议的设计与分析中的应用研究进展.
2013,24(8):1786-1803
, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2013.04416
摘要：
针对大数据管理的新需求,呈现出了许多面向特定应用的NoSQL 数据库系统.针对基于key-value 数据模型的NoSQL 数据库的相关研究进行综述.首先,介绍了大数据的特点以及支持大数据管理系统面临的关键技术问题;然后,介绍了相关前沿研究和研究挑战,其中典型的包括系统体系结构、数据模型、访问方式、索引技术、事务特性、系统弹性、动态负载均衡、副本策略、数据一致性策略、基于flash 的多级缓存机制、基于MapReduce 的数据处理策略和新一代数据管理系统等;最后给出了研究展望.
针对大数据管理的新需求,呈现出了许多面向特定应用的NoSQL 数据库系统.针对基于key-value 数据模型的NoSQL 数据库的相关研究进行综述.首先,介绍了大数据的特点以及支持大数据管理系统面临的关键技术问题;然后,介绍了相关前沿研究和研究挑战,其中典型的包括系统体系结构、数据模型、访问方式、索引技术、事务特性、系统弹性、动态负载均衡、副本策略、数据一致性策略、基于flash 的多级缓存机制、基于MapReduce 的数据处理策略和新一代数据管理系统等;最后给出了研究展望.
2020,31(7):2127-2156
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.006052
摘要：
机器学习已成为大数据、物联网和云计算等领域的核心技术.机器学习模型训练需要大量数据，这些数据通常通过众包方式收集，其中含有大量隐私数据，包括个人身份信息（如电话号码、身份证号等）、敏感信息（如金融财务、医疗健康等信息）.如何低成本且高效地保护这些数据是一个重要的问题.介绍了机器学习及其隐私定义和隐私威胁，重点对机器学习隐私保护主流技术的工作原理和突出特点进行了阐述，并分别按照差分隐私、同态加密和安全多方计算等机制对机器学习隐私保护领域的研究成果进行了综述.在此基础上，对比分析了机器学习不同隐私保护机制的主要优缺点.最后，对机器学习隐私保护的发展趋势进行展望，并提出该领域未来可能的研究方向.
机器学习已成为大数据、物联网和云计算等领域的核心技术.机器学习模型训练需要大量数据，这些数据通常通过众包方式收集，其中含有大量隐私数据，包括个人身份信息（如电话号码、身份证号等）、敏感信息（如金融财务、医疗健康等信息）.如何低成本且高效地保护这些数据是一个重要的问题.介绍了机器学习及其隐私定义和隐私威胁，重点对机器学习隐私保护主流技术的工作原理和突出特点进行了阐述，并分别按照差分隐私、同态加密和安全多方计算等机制对机器学习隐私保护领域的研究成果进行了综述.在此基础上，对比分析了机器学习不同隐私保护机制的主要优缺点.最后，对机器学习隐私保护的发展趋势进行展望，并提出该领域未来可能的研究方向.
2003,14(9):1621-1628
摘要：
推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,在整个商品空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于项目评分预测的协同过滤推荐算法,根据项目之间的相似性初步预测用户对未评分项目的评分,在此基础上,采用一种新颖的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居.实验结果表明,该算法可以有效地解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著地提高推荐系统的推荐质量.
推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.随着电子商务系统用户数目和商品数目的日益增加,在整个商品空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于项目评分预测的协同过滤推荐算法,根据项目之间的相似性初步预测用户对未评分项目的评分,在此基础上,采用一种新颖的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居.实验结果表明,该算法可以有效地解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著地提高推荐系统的推荐质量.
2025,36(11):5276-5297
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007385
摘要：
2025,36(11):5242-5274
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007378
摘要：
2025,36(11):4906-4952
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007376
摘要：
2025,36(8):3604-3636
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007353
, CSTR: 32375.14.jos.007353
摘要：
2025,36(7):3151-3183
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007366
, CSTR: 32375.14.jos.007366
摘要：
2025,36(7):3271-3305
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007364
, CSTR: 32375.14.jos.007364
摘要：
2025,36(7):2964-3002
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007334
, CSTR: 32375.14.jos.007334
摘要：
2025,36(6):2453-2476
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007328
, CSTR: 32375.14.jos.007328
摘要：
2025,36(6):2404-2431
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007323
, CSTR: 32375.14.jos.007323
摘要：
2025,36(6):2794-2826
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007319
, CSTR: 32375.14.jos.007319
摘要：
2025,36(6):2844-2874
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007317
, CSTR: 32375.14.jos.007317
摘要：
2025,36(6):2713-2746
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007313
, CSTR: 32375.14.jos.007313
摘要：
2025,36(6):2683-2712
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007312
, CSTR: 32375.14.jos.007312
摘要：
2025,36(6):2604-2642
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007308
, CSTR: 32375.14.jos.007308
摘要：
2025,36(6):2875-2899
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007305
, CSTR: 32375.14.jos.007305
摘要：
2025,36(6):2576-2603
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007304
, CSTR: 32375.14.jos.007304
摘要：
2025,36(6):2643-2682
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007290
, CSTR: 32375.14.jos.007290
摘要：
2025,36(5):2229-2253
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007181
, CSTR: 32375.14.jos.007181
摘要：
2025,36(4):1758-1795
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007298
, CSTR: 32375.14.jos.007298
摘要：
2025,36(4):1530-1556
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007288
, CSTR: 32375.14.jos.007288
摘要：
2025,36(4):1811-1843
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007275
, CSTR: 32375.14.jos.007275
摘要：
2025,36(4):1881-1905
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007273
, CSTR: 32375.14.jos.007273
摘要：
2025,36(4):1859-1880
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007272
, CSTR: 32375.14.jos.007272
摘要：
2025,36(4):1489-1529
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007268
, CSTR: 32375.14.jos.007268
摘要：
2025,36(4):1461-1488
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007254
, CSTR: 32375.14.jos.007254
摘要：
2025,36(4):1715-1757
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007250
, CSTR: 32375.14.jos.007250
摘要：
2025,36(4):1692-1714
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007248
, CSTR: 32375.14.jos.007248
摘要：
2025,36(4):1665-1691
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007245
, CSTR: 32375.14.jos.007245
摘要：
2025,36(4):1637-1664
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007237
, CSTR: 32375.14.jos.007237
摘要：
2025,36(4):1570-1589
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007202
, CSTR: 32375.14.jos.007202
摘要：
2025,36(3):1040-1064
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007276
, CSTR: 32375.14.jos.007276
摘要：
2025,36(3):1390-1412
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007263
, CSTR: 32375.14.jos.007263
摘要：
2025,36(3):1152-1185
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007242
, CSTR: 32375.14.jos.007242
摘要：
2025,36(2):886-914
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007168
, CSTR: 32375.14.jos.007168
摘要：
2025,36(1):446-468
, DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007240
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