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网络首发

一种融合双曲表示与欧几里得表示的源代码漏洞检测方法

陈旭;陈子雄;景永俊;王叔洋;宋吉飞;

随着软件系统的日益复杂,源代码漏洞检测成为了维护软件安全的关键任务。虽然已经出现了各种基于深度学习的漏洞检测方法,但这些方法主要依赖于单一的欧氏空间视角提取代码表示结构中的语义特征与结构特征,这不利于检测隐藏在代码深处漏洞的能力。为了解决这一问题,提出了一种融合双曲表示与欧几里得表示的源代码漏洞检测方法(Source Code Vulnerability Detection Method Fusing Hyperbolic Representation and Euclidean Representation, VulDEHGCN),从两种不同的空间对源代码进行嵌入处理,以不同视角挖掘源代码的漏洞特征,实现更准确的漏洞检测。实验结果表明,与现有的漏洞检测方法相比,VulDEHGCN在准确率、精确率、召回率和F1得分等关键性能指标上均实现了显著提升,其中,准确率和F1分数分别达到98.93%和96.63%,在准确率和F1指标方面比最先进的基线分别提升了11.61%和16.32%。消融实验还证实了融合不同视角的代码嵌入的检测性能更优。

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一种原型优化和细化分割的小样本医学图像分割网络

魏明军;贺海鹏;陈伟彬;刘亚志;李辉;

针对小样本医学图像分割中现有方法忽略了支持集和查询集之间的分布偏移和局部边缘细节的问题,提出了一种用于小样本医学图像分割的原型优化和细化分割网络(PORSNet)。首先,该网络中包含一个原型循环迭代模块,通过迭代执行初始原型校正、原型全局感知、原型蒸馏等步骤,抑制初始原型和查询集之间的分布偏移及增强原型的表达能力。此外,还包含一个原型细化分割模块,通过掩码引导聚合和特征归一细化,进一步处理边缘细节信息。在两个广泛使用的小样本医学公共数据集ABD-MRI和ABD-CT上进行大量实验表明,所提出的PORSNet可以利用少量样本在确保分割效果的同时具备良好的泛化能力。

年 期 ;
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CO在Co掺杂PrO_2表面吸附的第一性原理研究

牛润涵;李聪聪;刘攀攀;张长森;

寻找高活性、低成本的催化剂用于CO催化氧化是当前的研究热点。CO作为气体反应物,研究其在催化剂表面的吸附是一个重要课题。近年来,Pr基催化剂受到广泛关注,然而关于其表面机理的研究较少。利用第一性原理,系统地模拟了CO分子在PrO_2(1 1 1)表面和Co_(0.03)Pr_(0.97)O_2(1 1 1)表面不同位置的吸附与氧化过程。研究结果表明,Co的掺杂能够通过提高PrO_2(1 1 1)表面的路易斯碱位点,增强催化剂对CO的催化氧化能力。

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不确定性感知的标签噪声矫正算法

李英双;贾文玉;杨莉;曾旺官;董永峰;

标签噪声通过在训练过程中降低对真实类别预测的置信度引入了不确定性问题,为了降低标签噪声的影响,提出了一种不确定性感知的标签矫正算法(ULC)。首先,基于证据理论和主观逻辑理论,从样本的多个视图和标签信息中估计不确定性;然后,采用双准则样本选择策略将数据集划分为三个子集,并使用联合预测矫正噪声标签;最后,采用不同的正则化策略处理各个子集以优化训练目标。在四个模拟标签噪声数据集和两个真实标签噪声数据集上进行了对比实验。与DivideMix算法相比,在包含40%Pairflip类型噪声的CIFAR-10和CIFAR-100数据集上,ULC的分类准确率分别提升了10.58%和15.84%,矫正标签准确率分别达到了95.48%和81.32%。实验结果表明,ULC能够准确估计不确定性,提升矫正标签准确率和模型泛化性能。

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基于时间-事件逻辑的ID-AOFE协议形式化分析

肖美华;乔珊珊;杨科;

公平交换协议旨在为数字信息交换提供安全、公平的机制,分析该类协议的公平性是信息安全领域中一个重要的研究内容。时间-事件逻辑具有描述协议主体知识和状态随时间变化的机制,是一种分析协议安全属性的有效方法。基于时间-事件逻辑,针对公平交换协议中主体互不信任、存在欺骗行为的特点,通过分析当协议结束运行时,是否存在使不诚实主体获得额外优势的策略来分析协议的公平性。以一个基于身份的混淆乐观公平交换(identity based-ambiguous optimistic fair exchange, ID-AOFE)协议为例进行分析,定义了一种规范的消息交互过程,对ID-AOFE协议消息交互过程中时间进行了细粒度分析,发现了协议中存在两个公平性漏洞,结合图形描述方式给出了攻击发生的全过程,说明了时间-事件逻辑理论的有效性。

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基于多信息注意力对抗图卷积的公交车客流预测

颜建强;赵仁琪;高原;曲博婷;

针对公交车客流预测中时空依赖关系难以有效利用的问题,提出一种基于多信息注意力机制的动态自适应对抗图卷积网络客流预测模型。首先,利用时间特征编码器捕获不同时段客流之间的相似性,引入公交车站点的兴趣点(point of interest,POI)信息以辅助模型捕捉更多的节点特征。其次,采用动态建模时空依赖关系的方法完成对非欧几里得关系的建模,利用SimAM注意力模块捕获不同站点客流数据之间的整体差异性。在真实公交车客流数据集上的实验结果表明,相比最优基线模型,所提模型在预测未来12个时间步上的平均MAE和RMSE分别降低了0.34和0.33,展现了其在公交车客流预测中的有效性和优越性。

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基于改进ConvNeXt Block的新型双域融合图像隐写

段新涛;徐凯欧;白鹿伟;张萌;保梦茹;武银行;秦川;

针对图像隐写中不可感知性差、安全性不足和隐写容量低的问题,提出一种基于改进ConvNeXt Block的新型双域融合图像隐写方案。首先,改进后的深度可分离卷积模块可以学习到更为细节的图像特征信息;其次,设计一种新型的空间域和频域信息融合方式来提高图像的不可感知性和安全性;最后,采用多个损失函数对网络进行级联约束。实验结果表明,相比其他隐写方案,所提方案在峰值信噪比上平均提高3~4 dB,结构相似性和学习感知图像块相似度的平均值分别为0.99和0.001;抗隐写分析能力更接近50%,具有更高的安全性,且大容量隐藏时仍具有较好效果。

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融合提示学习与分类确定性最大化的领域自适应

丁美荣;卓金鑫;刘庆龙;郎济聪;

领域自适应面临现实场景复杂多变的问题,且现有的方法大多注重于优化分类的一致性,而忽略了分类的确定性。针对上述问题,提出一种结合对比语言-图像预训练(constrastive language-image pre-training, CLIP)与分类确定性最大化的网络模型。CLIP作为一个多模态预训练模型,通过对大规模的图像-文本对进行预训练,具有强大的跨域泛化能力。通过提示学习和对比学习获取CLIP模型的知识,使模型适应更多的复杂现实场景。通过分类确定性最大化的方法,采用双分类器评估分类的一致性,减少模型在推理过程中的混淆。在Office-31、Office-Home和MiniDomainNet三个领域自适应基准数据集上进行实验,结果表明,与现有的先进方法相比,所提模型在三个数据集上的图像分类精确度均有提升。

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基于改进GraphSAGE的网络攻击检测

闫彦彤;于文涛;李丽红;方伟;

基于深度学习的网络攻击检测是对欧几里得数据进行建模,无法学习攻击数据中的结构特征。为此,提出一种基于改进图采样与聚合(graph sample and aggregate,GraphSAGE)的网络攻击检测算法。首先,将攻击数据从平面结构转换为图结构数据。其次,对GraphSAGE算法进行了改进,包括在消息传递阶段融合节点和边的特征,同时在消息聚合过程中考虑不同源节点对目标节点的影响程度,并在边嵌入生成时引入残差学习机制。在两个公开网络攻击数据集上的实验结果表明,在二分类情况下,所提算法的总体性能优于E-GraphSAGE、LSTM、RNN、CNN算法;在多分类情况下,所提算法在大多数攻击类型上的F1值高于对比算法。

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基于模糊测度的最大可能性互模拟等价研究

刘子源;马占有;李霞;黄瑞祺;何娜娜;

为解决复杂系统模型检测过程中的状态空间爆炸问题,提出了模糊最大可能性互模拟等价理论,并使用其相关性质对状态空间进行优化。首先,在模糊决策过程中对模糊测度和模糊最大互模拟等价进行定义,并对其相关定理进行证明。其次,给出模糊互模拟商的定义以及路径长度相等和路径最大可能性相等的定理。最后,给出模糊计算树逻辑扩展的语法和语义,并在模糊决策过程中讨论了模糊计算树逻辑和模糊计算树逻辑扩展的模糊最大可能性互模拟等价性质。

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