论文

1. 论文题目:基于深度学习的高效模糊测试技术研究

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全部作者: 刘文倩,杨文川
作者单位:北京邮电大学网络空间安全学院;北京邮电大学软件安全中心
期        数:2021年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:模糊测试是漏洞挖掘中最为常用的方法之一,然而在测试具有高度结构化输入的软件时,传统模糊测试技术存在生成样本合法性弱和依赖人工参与的问题。针对该问题,本文在Learn&Fuz...[more]

2. 论文题目:软件定义无线Mesh网络路由的设计与实现

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全部作者: 刘秋杰,段鹏瑞
作者单位:北京邮电大学计算机学院
期        数:2021年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:传统无线Mesh网络的分布式架构,转发设备软硬件的紧耦合状态,给网络的资源管理、运维及业务创新带来了一系列挑战。为应对传统无线Mesh网络存在的问题,本文将软件定义网络(s...[more]

3. 论文题目:基于逆向工程的恶意代码检测

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全部作者: 姜倩玉,王凤英,贾立鹏
作者单位:山东理工大学计算机科学与技术学院
期        数:2021年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:现有的通过行为信息检测恶意代码的方法通常采用图匹配或者应用程序接口(application programming interface,API)调用序列模式挖掘,存在局限性,如图匹配会随着恶意代码数量的增加而...[more]

4. 论文题目:基于改进的DDPG机场机位分配算法研究

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全部作者: 顾存昕,周洪涛
作者单位:华中科技大学人工智能与自动化学院
期        数:2021年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:综合考虑机场的多个约束条件,以最大出港靠桥的航班数作为优化目标建立相应的数学模型,并将其转化成马尔可夫决策过程模型。设计环境的状态空间和智能体的动作空间,将大规...[more]

5. 论文题目:基于Coq的两个重要极限的形式化证明

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全部作者: 赵保强,于畅,郁文生
作者单位:北京邮电大学电子工程学院
期        数:2021年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:数学机械化主要是利用计算机实现对数学定理的推理,形式化数学是数学机械化的重要内容。本文利用交互式定理证明工具Coq实现两个重要极限的形式化证明,其中主要包括集合、数...[more]

6. 论文题目:基于多特征融合和集成学习的恶意代码检测研究

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全部作者: 贾立鹏,王凤英,姜倩玉
作者单位:山东理工大学计算机科学与技术学院
期        数:2021年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:面对网络中日益增长的恶意代码,提出了一种基于多种特征融合和集成学习的恶意代码家族分类方法。收集了80类恶意代码家族的样本,共计31 394个,分别提取了恶意代码样本的灰度纹...[more]

7. 论文题目:基于MLP模型的影评情感分析研究

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全部作者: 王冬,甘恒,黄文峰,黄政龙,陈中举
作者单位:长江大学计算机科学学院
期        数:2021年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:为了对IMDb网络电影数据库内的影评文字进行情感分析并保证较高的准确率,提出了基于MLP模型的情感分析算法。通过使用Keras内置的Tokenizer模块建立字典,利用字典将影评文字进行预...[more]

8. 论文题目:面向移动设备的轻量级卷积神经网络研究

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全部作者: 吴铖,李剑
作者单位:北京邮电大学智能科学与技术中心
期        数:2021年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:在移动设备环境下,基于传统卷积的深度神经网络存在参数量和计算量大的问题。针对这一问题,提出一种新型的轻量级模块,基于复杂网络特征图存在冗余这一思想,先使用分组卷...[more]

9. 论文题目:多维敏感属性流数据发布的隐私保护方法

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全部作者: 程林,丰江帆
作者单位:重庆邮电大学计算机科学与技术学院
期        数:2021年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:在很多应用场景下,数据是实时发布的,并且这些数据绝大部分由多个敏感属性组成,针对传统的多维敏感属性数据发布隐私保护方法主要解决静态多维敏感属性数据发布或数据动态...[more]

10. 论文题目:基于迁移学习的果蔬质量分类研究

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全部作者: 郑凯,方春
作者单位:山东理工大学计算机科学与技术学院
期        数:2021年6月第2期
学        科:计算机科学技术
摘        要:针对传统果蔬质量分类模型特征提取困难、训练耗时长、分类准确率低等问题,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和预训练的VGG16深度学习网络混合模型图像分类方法...[more]
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