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摘要:子集反馈顶点集问题是一个经典的NP难问题,该问题是指在一个无向图中删除最少的顶点使得图中某些给定的顶点不在任何圈中.子集反馈顶点集问题包含了经典的最小反馈顶点集、多路割等重要特例问题,并且可应用于电路测试、操作系统解死锁等领域.子集反馈顶点集问题也是精确算法中的一个重要问题,该问题存在一个运行时间为O~*(2~n)的简单暴力搜索算法,其中n为图中顶点数.直到2011年Fomin等人给出一个运行时间为O~*(1.8638n)的算法,这个运行时间界才被打破.文中将该运行时间上界进一步改进到O~*(1.7743n).文中的算法是一个分支搜索算法,为了改进该问题的运行时间界,文中对问题的结构性质进行了深入的分析,挖掘出若干有效的规约和分支规则,再采用测量治之方法对算法的运行时间进行分析,最终将运行时间上界给予改进.
摘要:软件缺陷预测通过挖掘软件历史仓库,构建缺陷预测模型来预测出被测项目内的潜在缺陷程序模块.但在挖掘过程中,对程序模块进行类型标记或软件度量时均可能产生噪声.虽然研究人员对已有特征选择方法的噪声容忍能力进行了分析,但据我们所知,很少有研究人员在软件缺陷预测研究中,针对性的设计出可容忍噪声的新颖特征选择方法.为了解决此问题,我们提出一种可容忍噪声的特征选择框架FECS.具体来说,首先借助聚类分析,将原始特征集划分到指定数目的簇中,随后设计出3种不同的启发式特征选择策略,依次从每一个簇中选出最为典型的特征.在实证研究中,以Eclipse和NASA等实际项目为评测对象.首先借助一系列数据预处理方法来提升数据集质量,随后同时注入类标噪声和特征噪声来模拟噪声数据集.通过与典型的特征选择方法进行比较,验证了FECS框架的有效性,除此之外,通过深入分析噪声注入率、特征选择比例及噪声类型对缺陷预测性能的影响,为更有效的使用FECS提供了指导.
摘要:在组织机构不断将其业务转向面向过程模式从而获得低成本、高效率、高服务质量与高生产力的同时,积累了成百上千的业务过程模型.为了支持这些大批业务过程柔性建模并提高业务过程模型可重用性,采用关注点分离思想,将实现不同功能的活动按照横切关注点活动和基本业务活动实施分离,提出面向方面业务过程建模框架.提供业务过程可重用建模方法的同时,灵活可控地实现过程模型正确性保障与检测.在面向方面业务过程建模框架中,首先定义面向方面业务过程元模型,将横切关注点活动封装为横切方面,将基本业务活动建模为基本过程.然后,按照业务过程模型正确性需求,基于面向方面编织特征,定义面向方面业务过程模型正确性,设计方面间编织正确性准则和方面织入基本过程正确性准则,为面向方面业务过程建模提供预防错误与异常建模的方法,并提出过程建模正确性检测方法,在建模过程中保证无错误与异常.在此基础上,提出面向方面业务过程建模方法,证明过程模型的结构正确性、性质合理性和行为一致性,并设计实现建模辅助工具TPAT(Trustworthy business Process Aided Tool),为面向方面业务过程建模提供技术支持.最后,通过在两个银行业务案例分析中使用所提出的理论、方法和技术,并进行性能评估,说明所提出的理论和方法是可行的,开发的辅助工具是有效的.面向方面方法可以为业务过程建模提供灵活可重用的建模方法,通过使用建模正确性准则并在建模过程中监控异常与错误,保证业务过程模型正确性,支持组织机构获得更好的过程支持和日益变更环境的适应性.
摘要:抽象解释是一种对程序语义进行可靠近似的通用理论,该理论在保证可靠性的前提下,可为程序变量的值范围分析提供一个通用的框架.抽象域是抽象解释框架的核心,在该框架下面向数值性质分析的数值抽象域得到了广泛的关注.其中,模板多面体抽象域的表达能力覆盖了程序分析中常用的弱关系型抽象域,如区间抽象域、八边形抽象域等.该文对经典的基于线性模版约束的模版多面体抽象域进行扩展,以支持区间线性模版约束,从而得到一个新的数值抽象域——区间线性模版约束抽象域,可以用来推导变量间形如“∑k[ak,bk]xk≤c”的区间线性不等式关系(其中区间系数[a_k,b_k]为分析前预先确定的常量).该抽象域采用“弱解”作为区间线性约束的解语义,可以表达某类非凸(甚至非联通)性质,因而比经典的模版多面体抽象域表达能力更强.区间线性模板约束抽象域的域元素可以看作是一系列模版多面体的析取,几何上,其域元素与每个象限的交均是一个凸的模板多面体(可以为空).该文给出了区间线性模版约束抽象域的域表示和域操作,基于该抽象域的静态分析算法主要基于区间线性规划来实现.进一步,该文讨论了基于区间线性模版约束抽象域中区间线性模版的生成方法.最后,该文在开源数值抽象库APRON中实现了区间线性模版约束抽象域,并开展了程序分析实验.初步的实验结果表明区间线性模版约束抽象域可以有效地分析程序中的析取行为.
摘要:随着视频编辑软件功能的增强,视频内容的篡改和伪造变得越来越容易,在很多领域可能导致严重后果.在视频依次经历解码、常规信号处理及修改图像组GOP(Group of Pictures)与量化参数QP(Quantization Parameters)的二次压缩条件下,如何有效判定视频内容的真实性是个亟待解决的问题.因此,该文提出了一种基于调制奇异值贡献率的视频内容认证水印算法:(1)通过在视频亮度分量子块的2级DWT(Discrete Wavelet Transform)域抽取特征与嵌入水印,能从整体上提升重构的特征与恢复的水印的一致性;(2)选择在2级DWT的低频域,基于量化调制第一奇异值贡献率的新颖算法来嵌入水印,实现了水印的透明性和抗二次视频压缩的鲁棒性;(3)基于能量关系所表达的视频内容特征,能在二次压缩条件下保持高度的稳定性;(4)采用水印交叉嵌入法与邻域判定法,提升了算法的安全性及判定的准确性.理论分析表明,提出的算法能抵制伪造、拼贴等攻击,在无恶意篡改的二次压缩条件下,水印的鲁棒性为0.96.实验结果表明,水印的嵌入对视觉质量的影响平均下降1.3%,对码率的影响平均增加8.41%,提出的算法在H.264/AVC二次压缩及期间的常规信号处理条件下能有效区分视频保持内容的处理与恶意篡改,并定位篡改位置.
摘要:空指针解引用是C/C++程序中常见的一类程序错误,它可让攻击者旁路安全机制或窥探操作系统敏感信息,一直是计算机安全领域的重要研究课题之一.目前已有很多(自动)分析工具对其进行检测,然而它们都在源代码层面上进行检测.大量的商业软件不公开源代码,因此基于源代码的工具无法对这类软件中空指针解引用进行检测.此外,一些空指针解引用无法在源代码层面检测,因为这些缺陷由编译选项和编译优化不当引入.因此进行基于二进制的空指针解引用检测非常必要.基于二进制的空指针解引用检测的一个优势是可以包含库函数的代码,而基于源代码的分析通常采用人工构造的库函数摘要,从而影响检测的准确性和召回率.该文首次提出并实现了面向二进制程序的空指针解引用静态检测工具NPtrChecker,直接接受二进制程序进行分析,并给出代码中出现空指针的来源和解引用的位置以及对应的路径条件.在二进制上进行空指针解引用检测的一个重要难点是二进制程序中缺少指针类型、结构体类型等相关数据类型信息.如果缺乏这类信息,会导致分析结果的准确率大大降低.但是从二进制中恢复类型、数据结构本身是非常困难的问题.针对上述问题,我们提出了一种内存模型,区分来自同一数据结构的不同域的引用,实现了针对空指针解引用检测的域敏感指针分析.为了进一步提高分析的准确率,文章在此基础上设计实现了一套基于函数摘要的上下文敏感的数据流分析算法.此外,工具采用最弱前置条件对数据流分析结果进行验证,检查从指针来源到解引用点的路径条件是否可以被满足,以降低误报率.我们应用NPtrChecker分析了SPEC2000中的11个程序,总共报告了37个可疑空指针解引用,通过人工确认,其中22个是真实的程序错误.相对于Saturn报告的92个,仅13个为真;LUKE报�
摘要:当开发人员面对大量缺陷报告无从入手的时候,自动程序修复(Automatic Program Repair,APR)可以成功完成其中一些缺陷的自动修复,从而有效减少开发人员的程序调试时间.因此自动程序修复逐渐成为当前软件维护领域中的一个研究热点并取得了一定的研究进展.该文通过对权威期刊和会议进行检索,搜集了100余篇相关论文,从现有自动程序修复的研究历程、该方法中的重要问题以及国内外相关研究团队及成果等几个方面对该领域进行了系统的总结.其中基于测试用例的自动程序修复方法是当前一种主流方法,其通过配套测试用例集来评估生成补丁的质量.论文将这类方法细分为三个阶段:软件缺陷定位阶段、生成补丁阶段和补丁评估阶段.其中软件缺陷定位阶段是自动程序修复的基础,其目标是尽可能精确识别出可能含有缺陷的语句.生成补丁阶段一般通过预先定义的修改操作对缺陷语句进行修改,代码修改操作在设定时可以考虑修复程序的自身代码、开源项目的代码或者问答网站中的知识等.补丁评价阶段则对生成的候选补丁进行评估,直到找到一个补丁可以使得所有测试用例均执行通过,并随后借助开发人员的人工分析进行最终确认.在上述三个阶段中,生成补丁阶段是自动程序修复方法的核心,论文将已有补丁生成方法细分为三类:基于搜索的方法、基于语义的方法和其他类型方法.其中基于搜索的方法在搜索空间内通过搜索生成补丁,并借助配套测试用例集对该补丁进行验证,经典的方法包括GenProg、PAR、AE、RSrepair等;基于语义的方法则借助语义信息来合成补丁,主要基于符号执行和约束求解,经典的方法包括SemFix、DirectFix、Angelix、Nopol等;而不属于上述两类方法的研究工作则被归于其他类型的方法,经典的工作包括基于问答网站和开源项目托管网站挖掘�
摘要:校准是事件日志中迹与过程模型之间一致性检查的重要手段,可以精确定位偏差出现位置.但已有校准方法一次只能计算一条迹与过程模型之间的校准,若计算m条迹与过程模型之间的校准,需调用m次该方法,做大量重复工作.针对该问题,基于Petri网提出了一种过程模型与m条迹之间的批量校准方法——AoPm(Alignments of Process Model and m Traces)方法,调用A+或A++算法同时得到多条迹与模型之间的最优校准.以一个给定完备事件日志集和过程模型为例,基于区域的过程发现算法,挖掘事件日志中所有迹的日志模型;发现日志模型与过程模型的日志移动、模型移动和同步移动,并得到其乘积系统;计算乘积Petri网的可达图,得到变迁系统.提出了计算最优校准的A+算法及A++算法,可分别得到日志中所有迹与过程模型之间的一个最优校准和所有最优校准.对AoPm方法的时间复杂度和空间复杂度进行了理论分析,并与已有校准方法进行比较.当计算m条迹与过程模型之间的最优校准时,AoPm方法计算乘积、变迁系统次数和所占用空间都是传统方法的1/m.给出并验证了变迁系统中必定能找到日志中任意一条迹与过程模型的一个校准、一个最优校准和所有最优校准的定理,并提出了日志同步网的概念,证明了A+算法和A++算法的正确性.基于ProM平台、人工网上购物模型及生成日志集,对AoPm方法进行了仿真实验,并与传统校准方法进行比较分析.实验结果表明,在处理批量迹与过程模型的校准时,AoPm方法比传统校准方法在计算变迁系统的运行时间和占用空间上,分别有指数级和多项式级的降低.AoPm方法应用于实际复杂问题的模型与日志,说明了其适应性与健壮性.AoPm方法突破了以往每次只对一条迹和过程模型进行校准的限制,首次实现了批量迹与模型之间的校准,提高了事件日志中迹与过
摘要:软件复用作为一种常见的软件开发手段,会导致大量克隆代码的产生,这无疑增加了软件维护的代价.对克隆代码的维护需求引发了一系列关于克隆代码的研究,如克隆检测、克隆分析、克隆维护等.但是,上述克隆研究无法解决克隆代码维护困难的问题.为了避免克隆代码维护困难,提高软件的可维护性,克隆代码管理势在必行.然而,目前的克隆管理与克隆检测、克隆分析、克隆维护等过程彼此之间是相互独立的,也没有与软件开发过程相结合,无法有效解决克隆代码维护困难的问题.首先,该文分析了克隆代码研究领域的热点和趋势,以及克隆检测、分析和维护的研究进展.其次,该文对克隆管理的研究现状进行了分析,重点对克隆代码研究内容之间的关系以及现有的克隆管理存在的不足和难点问题进行了分析,指出只有将克隆检测、分析和维护等过程与软件开发过程有机地结合为一个整体,才能有效降低克隆维护的代价,但这势必增加了克隆管理的难度.为此,在未来的研究展望中,该文给出了一个面向软件开发过程的克隆管理方法,将克隆检测、克隆分析和克隆维护等与软件开发过程紧密结合,以实现边开发、边维护和边管理克隆代码.最后,该文分析了克隆代码研究领域未来的研究方向和发展趋势.克隆管理为克隆代码研究注入了新的活力,现已引起学术界和工业界的广泛关注,对于提高软件的可维护性、可理解性以及软件质量都具有重要意义.
摘要:嵌入式系统在航空、航天、核能及交通等安全攸关领域中的广泛应用,使得保障其安全性至关重要.需求可追踪是安全攸关领域标准的基本要求,也是安全性分析与保障的重要前提.当前可追踪性的研究主要集中在需求与代码之间,缺乏需求与设计间可追踪性的研究,而且建立的追踪信息精确性和完整性不高,无法有效地应用于安全攸关领域.针对这一问题,该文提出了一种基于谓词逻辑的需求追踪方法,可以实现嵌入式系统需求内部横向追踪关系和需求与系统设计间纵向追踪关系的自动推导与检验,并通过两种广泛使用的标准语言SysML和AADL分别对系统需求与设计进行建模.首先,定义了一个基于谓词逻辑的形式系统描述制品间的追踪信息,分别给出了SysML需求的横向追踪关系和纵向追踪关系的语义,然后,基于语义模型给出了追踪关系的自动推导与检验规则,用以建立精确、完整的需求追踪关系,基于这些追踪关系可以有效地支持嵌入式系统的安全性分析以及系统的维护与演化.最后,通过一个案例分析说明了该文需求追踪方法的有效性和可行性.
摘要:对于面向对象程序,一个常见的问题是确定集成测试中的类的测试顺序,称为类集成测试顺序的确定问题.类测试顺序的确定问题是面向对象软件集成测试中的关键难点之一.首先,简单介绍类测试顺序确定问题的背景.其次,概括描述类集成测试顺序问题以及其产生的原由,并介绍类间依赖关系(包括类间静态依赖关系和动态依赖关系)和抽象类的定义与特点,接着对类测试顺序的确定问题进行分类并评析两种分类方式,包括破除环路的方式和估算测试桩代价的方式.其中,破除环路主要采用基于图论和基于搜索这两类方法,估算测试桩代价主要根据评价所构造的测试桩的个数多少和所构造的测试桩的总体复杂度大小这两个指标.再次,对现有解决类集成测试顺序问题的典型技术进行分类,分为基于图论和基于搜索技术两大类.然后,全面系统地分析这些相关技术的研究现状、特点等,之后还介绍了已有典型的基于图论和基于搜索技术技术在实验过程中各自所使用的评测数据集等.最后,指出未来的研究方向,并对该文进行总结.
摘要:业务流程的变化域是潜在的、易导致系统出现非一致性的区域,从流程模型变化域的角度来分析业务系统可信性,也是解决业务系统可信管理的关键点之一.已有的研究大多数针对业务流程的控制流进行变化域分析,或将控制流与数据流进行交互分析,很少注意到两种流程交互时的行为包含关系及其影响.文中基于业务流程模型存在控制流和数据流,提出了基于Petri网Behavior inclusion的业务流程变化域融合分析方法,分别研究了业务流程控制流Petri网模型的变化域和数据流Petri网模型的变化域,并依据Behavior inclusion关系,确定了目标模型融合网的最终变化域.另外,对于存在沉默变迁的网提供了紧密度算法,分析业务流程控制流网、数据流网和融合网间的紧密度,以确定控制流模型或数据流模型对融合网变化域的影响程度.最后通过具体的实例分析与仿真实验,验证了该方法的有效性.
摘要:计算机系统的性能优化研究早期关注硬件性能,后来更关注软件性能.能耗优化研究与之类似,近年来,面向软件或代码的系统能耗优化方法研究受到重视,而算法作为代码的抽象,其能耗评价技术更是一个研究重点.现有算法能耗研究大多针对特定算法以及特定运行环境,且和编程语言或硬件特性相关,并不具有普适性.比照算法的时间复杂度和空间复杂度,提出能耗复杂度是认知算法能耗特性的有效模型.首先,以图灵机为起点,建立更适于算法能耗分析的能耗图灵机,并定义算法能耗复杂度,为评价和优化算法能耗提供理论依据;然后,分析算法能耗与算法空间复杂度、时间复杂度、存储和运算语句的交叉度之间的关系,并设计利用后两者推导能耗复杂度的方法;最后,实验验证算法能耗复杂度的正确性.能耗复杂度的定义将为设计更低能耗的算法、算法选择以及算法能耗优化提供理论依据.
摘要:不确定性信息的表达和处理是人工智能的一个重要研究问题.目前有多种理论模型从不同的角度研究不确定性问题,包括模糊集、粗糙集、概率论、证据理论等.1995年,李德毅院士在概率论和模糊集理论两者的基础上,提出了一种处理不确定性问题的双向认知模型——云模型,即通过正向云变换和逆向云变换算法进而实现定性概念与定量数值的双向转换.经过20多年的研究与发展,该模型逐渐得到完善,并在不确定性信息处理方面得到了广泛应用.该文回顾了正态云模型理论的研究现状和进展.并在此基础上分析了其存在的挑战和问题:(1)双向认知计算方面,虽然多步逆向云能够实现稳定的双向认知变换,但是它是基于单个云概念的,尚未有多粒度云模型双向认知变换的研究成果;(2)云模型相似性度量方面,由于不同的领域问题需要不同的评价标准,需要开展针对特定问题的云模型相似性度量研究;(3)粒计算机制方面,高斯云变换能够实现由细到粗的粒度变换以及多粒度概念的自适应生成,解决了云模型的变粒度问题.但是没有体现不同云概念以及不同粒度层次之间的关联;(4)多维云模型方面,目前在这方面的研究工作相对较少,缺乏较有效的多维云表示方法.该文针对以上问题,围绕当前的研究热点——大数据存在的挑战,进一步提出了大数据的云模型研究框架,深入探讨了未来的研究方向,并指出未来的工作需要以大数据为中心,结合粒计算、机器学习以及统计学的思想,进一步完善云模型的理论机制,该文的工作对于大数据和云模型理论的研究提供了重要的参考价值.