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期刊信息/Journal information
计算机工程
华东计算技术研究所　上海市计算机学会
计算机工程

华东计算技术研究所　上海市计算机学会

游小明

月刊

1000-3428

hdsce@sohu265359.sohuvip.net

021-54972331

200233

上海市桂林路418号

计算机工程/Journal Computer EngineeringCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国电子科技集团公司第三十二研究所（华东计算技术研究所）主办的学术性刊物，是上海市计算机学会会刊。主要特点：以最快的速度、科学求实的精神，精选刊登代表计算机行业前沿科研、技术、工程方面的高、精、尖优秀论文。贯彻党的“双百”方针，繁荣科技创作，促进国内外学术交流，探讨和传播计算机科学的理论和实践，加速和促进我国计算机事业的发展。
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    基于不一致近邻的模糊粗糙集特征选择

    赵洁叶文浩梁周扬陈建新...
    110-119页
    查看更多>>摘要：模糊粗糙集可突破经典粗糙集仅能处理离散数据的局限，有效对连续型数值进行特征选择。然而，模糊粗糙集以对象为中心计算，时间复杂度高，难以处理高维和大规模数据。为此，基于水平截集提出一种不一致近邻加速策略。该策略跟踪论域中每个对象的模糊近邻集，持续删减其中不影响计算的近邻，若对象的不一致近邻删减至空，则删减该对象，从而提高算法效率。同时，设计一种基于不一致近邻递减的属性重要度，可有效抑制冗余特征入选，提升效率及分类精度。通过理论证明，所提的加速策略及属性重要度不影响属性入选的次序。在此基础上，提出新的模糊粗糙集特征选择算法。在9个UCI和scikit数据集上进行验证，实验结果表明，该算法不仅有效缩短运行时间，并可取得较高的分类精度，相比FA-FSCE、AVDP和IV-FS-FRS-2算法，运行时间至少可缩短9。44%，尤其在高维和大规模数据上可缩短 61。01%～99。54%，在支持向量机和K-近邻算法的分类精度上最高可分别提高11。20%和19。95%。

    模糊粗糙集特征选择水平截集不一致近邻属性重要度

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    基于多视图融合跨层对比学习的推荐算法

    顾嘉静杨丹聂铁铮寇月...
    120-128页
    查看更多>>摘要：现有基于图对比学习的推荐模型在图数据增强方面通常只采用一种视图增强方法，忽略了单一方法存在的局限性，在对比学习方面通常只对比同一节点的一对视图，未充分利用各个视图不同的层嵌入。为此，提出一种基于多视图融合跨层对比学习的推荐算法框架(MFCCL)。MFCCL分别使用随机边丢弃和随机添加噪声的增强方法构建2个全局视图，使用奇异值分解的方法构建局部视图，通过3种不同的视图增强方法构造全局和局部共3个视图，以实现有效的用户表示。同时，提出一种新的多视图融合跨层对比学习方法，该方法将2个全局视图不同的层嵌入通过平行和交叉2种方式进行融合后作对比，以获取更多的特征信息。将多视图融合跨层对比学习与全局-局部视图对比学习相结合，联合优化模型，从而提升推荐性能。在Yelp、Tmall和Amazon-book这3个公开数据集上进行实验，结果表明，MFCCL在推荐任务中具有有效性和可行性，相较于对比模型中性能最优的基线模型SimGCL，MFCCL在 3 个数据集中的Recall@20 增益分别达到 15。0%、13。3%和 28。7%，NDCG@20 值分别提升14。3%、13。2%和29。6%。

    图神经网络对比学习视图增强多视图融合推荐算法

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    基于加权张量低秩约束的多视图谱聚类

    刘思慧高全学宋伟谢德燕...
    129-137页
    查看更多>>摘要：现有基于图的多视图聚类方法通常难以同时考虑不同视图的潜在高阶相关信息和每个视图内的全局几何结构，导致聚类性能受限。为此，提出一种基于加权张量低秩约束的多视图谱聚类方法(WTLR-MSC)。根据多视图数据构建概率转移矩阵，将所有的概率转移矩阵构建为三阶张量，并借助鲁棒主成分分析思想将其分解为目标张量和误差张量。使用加权张量核范数约束目标张量的旋转张量，利用奇异值先验信息准确挖掘多视图数据的潜在高阶相关信息，并利用核范数约束目标张量的每个正切片以刻画每个视图内的全局几何结构。基于此建立数学模型，并设计有效的求解算法。在BBCSport、BBC4View、COIL20、UCI Digits 4个常用数据集上的实验结果表明，WTLR-MSC较ERLRT、MCA2M、MGL-WTNN等聚类方法的性能有显著提升，准确率、标准化互信息、F1值、精确率、召回率相较于次优方法最高提升约1。3、1。0、1。2、1。6和0。8个百分点，大幅增强了多视图聚类的稳健性。

    加权张量核范数谱聚类多视图谱聚类图学习张量低秩

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    面向二进制代码的细粒度软件多样化方法

    何本伟郭云飞梁浩王庆丰...
    138-144页
    查看更多>>摘要：现有软件多样化方法大多需要源代码，基于编译器生成变体二进制，而对二进制代码直接进行转换时由于缺乏调试信息导致难以正确逆向，且易造成高额的性能开销。为此，提出一种面向二进制代码的细粒度软件多样化方法。通过静态二进制重写技术以函数块为单位进行重排序，随机化函数在代码段中的原始位置，同时使程序的内存片段gadgets位置发生改变，使得攻击者对程序的先验知识失效，以防御大规模代码重用攻击。为了进一步提高攻击者破解难度，对基本块内的指令进行依赖性分析，实现基本块内指令随机化，同时使得随机化后基本块的原始语义不变。性能测试结果表明，函数重排序对gadgets存活率的影响大于基本块内指令重排序，两者同时使用时程序的gadgets平均存活率为5。71%;模糊哈希算法Tlsh比较结果显示，该方法能够有效躲避同源性检测;使用工具Bindiff进行测试的结果表明，多样化后基本块内指令重排序的异构度大于函数重排序，且在基准测试集SPEC CPU2006上函数重排序和指令重排序同时使用时平均运行开销仅为3。1%，具有良好的实用性。

    软件多样化代码重用攻击二进制重写代码随机化数据依赖性

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    基于安全知识图谱与逆向特征的弱点信息补全

    周莎申国伟郭春
    145-155页
    查看更多>>摘要：开源网络安全知识库已经成为弱点安全加固措施的有效来源，但是受异构信息协同难、历史信息维护难等因素影响，导致开源网络安全知识库弱点信息缺失。针对现有弱点信息补全方法对弱点信息不同邻域特征学习不充分的问题，提出一种基于安全知识图谱和逆向特征的弱点信息补全方法VulKGC-RN。为捕获不同邻域信息，构建关联CVE、CWE、CAPEC和ATT&CK 4类开源网络安全知识库的弱点安全知识图谱，并分析弱点安全知识图谱中安全实体的网络结构，采用逆向知识图谱捕获逆向邻域信息。为学习不同邻域特征，采用图注意力机制，并融合图注意力网络所学习安全实体的正向邻域和逆向邻域的角色特征，以实现弱点安全知识图谱的信息补全。在由5种7 199个安全实体和15种11 817条关联关系组成的开源网络安全数据集上进行实验，结果表明，VulKGC-RN的平均排名达到179，平均倒数排名达到0。671 4，优于基线方法。

    网络安全知识库漏洞弱点安全知识图谱知识图谱补全图注意力网络

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    面向大型数据集的高效决策树参数剪枝算法

    谢兆贤邹兴敏张文静
    156-165页
    查看更多>>摘要：决策树在数据分类上具有较好的效果，但容易产生过拟合的现象，解决方案是对决策树进行剪枝处理，然而传统剪枝算法普遍存在预剪枝容易欠拟合、后剪枝时间消耗多、网络搜索剪枝仅适用于小型数据集等问题。为了解决以上问题，提出一种高效的决策树参数剪枝算法。根据网络安全态势感知模型，建立剪枝决策树态势感知系统架构，分析网络数据流。在生成决策树的过程中，利用枚举与二分搜索算法找出决策树最大深度，采用深度优先搜索算法找到节点最小分裂数和最大特征数，最终结合这3个最优参数自上而下完成剪枝。实验结果表明，所提算法在大型数据集上的过拟合风险较小，训练集与测试集准确率都在95%以上，同时相比于后剪枝算法中表现较好的悲观错误剪枝算法快了近20倍。

    决策树剪枝过拟合安全态势感知泛化性

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    一种基于Schnorr签名的区块链预言机改进方案

    崔怀勇张绍华李超戴炳荣...
    166-173页
    查看更多>>摘要：区块链预言机是一种为上链数据提供可信保障的中间件，可以有效解决链上链下数据传输的信任问题。当前预言机方案大多存在成本高、容错率低、密钥泄露、数据泄漏、签名失效等问题，为此，提出一种基于Schnorr门限聚合签名的区块链预言机改进方案。通过引入可验证随机函数生成可验证随机数，解决签名过程中随机数重复或能够被预测而导致的密钥泄露问题;通过引入可验证秘密分享技术，解决签名过程中密钥分发者作恶而导致的签名失效问题。预言机通过验证密钥碎片检测密钥分发者是否作恶，验证结束后向预言机智能合约发送验证结果，当预言机智能合约收到t个验证失败的结果时向所有预言机发送消息，达成一致性共识后重启签名。在数据提交阶段，只有预言机身份验证通过时才允许其提交，以防止签名过程中的数据泄露。同时，设置预言机信誉与激励机制，保证信誉较好的预言机在有效时间内参与签名并获得奖励。实验结果表明，在预言机节点数量为50、密钥分发者作恶且恶意预言机占预言机群体总数近50%时，该方案消耗的总时间不超过200 ms，gas消耗量不超过5×105 wei，可以有效实现可信数据上链。

    区块链预言机Schnorr签名门限聚合机制可验证随机函数可验证秘密分享

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    车载毫米波网络中IRS辅助的多跳V2V链路选择

    杜旭阳张信明
    174-182页
    查看更多>>摘要：多跳车辆与车辆(V2V)通信可以有效改善车载毫米波网络的连通性和覆盖范围，但是多跳转发会带来时延开销。智能反射面(IRS)可以提供反射增益以补偿远距离传输的高路径损耗，从而增加单跳传输距离，减少转发跳数。利用IRS辅助多跳V2V通信，能够减少转发跳数，降低时延开销。针对现有链路选择机制大多忽略转发车辆之间资源和信号冲突的问题，为车载毫米波网络中IRS辅助的多跳V2V通信提出一种基于向前转发效率和空间复用时分多址接入(FE-STDMA)的链路选择机制。综合转发距离、链路质量和传输时间评估候选链路的向前转发效率，将其作为链路选择的依据。在链路选择中利用空间复用实现并发传输，通过时分接入缓解转发资源冲突问题，从而最大化网络资源利用率。仿真结果表明，FE-STDMA机制的多跳时延相比于NFP机制平均降低49。88%，交付率远高于MFR和RFP机制，相比于NFP机制平均提高11。11%。与常用链路选择机制相比，FE-STDMA机制可在保证交付率的同时大幅改善多跳时延。

    车载网络毫米波多跳V2V通信智能反射面链路选择

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    基于自适应动态预测的网络切片资源冲突优化

    赵季红张富崔曌铭
    183-190页
    查看更多>>摘要：网络切片(NS)是5G网络中的一种关键性技术，在多业务动态场景下发挥着重要作用。针对5G网络切片中由切片需求动态变化引起的资源冲突问题，采用一种基于自适应动态预测(ADP)的优化方法，提出"自适应动态预测-模型优化"的优化方案。在自适应动态预测模块，对动态的切片流量进行波动等级划分，以确保切片流量预测的准确性以及自适应性。根据划分结果，分别采用2种不同的循环神经网络算法来预测切片未来时间的流量需求，包括基于注意力机制-双向门控循环单元(Att-BiGRU)的点预测以及基于自举法-BiGRU的区间预测。在模型优化模块，根据预测结果定义用户满意度函数和切片优化配置的开销，将资源冲突优化问题表示为最大化网络收益。由于预测模块的输出可能含有不确定参数，根据鲁棒优化和基于可变粒子数量的粒子群优化算法求解出切片优化配置方案。在仿真部分对所提优化方案进行验证，结果表明，该方法在满足切片动态需求的同时，降低了资源冲突带来的负面影响，其在网络收益以及请求接受率等方面优于对比算法，链路资源利用率达到90%以上。

    网络切片资源冲突动态预测模型优化循环神经网络

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    连续时间完全-限定(K=2)两级轮询系统性能分析

    杨志军黄文洁丁洪伟
    191-197页
    查看更多>>摘要：为了实现区分网络优先级、保证公平性、提高普通站点的性能和效率，在完全-限定(K=1)两级轮询控制系统模型的基础上，提出连续时间完全-限定(K=2)两级轮询控制系统模型。在该模型中，使用限定(K=2)服务和完全服务分别对普通站点和中心站点进行服务。中心站点转换到普通站点进行服务时，使用捎带查询方式。在此基础上，采用马尔可夫链和概率母函数的数学方法建立该轮询系统模型，并推导平均排队队长和时延。利用MATLAB进行仿真实验，结果表明:理论值与仿真值误差较小，验证了理论分析的正确性;与门限-完全服务模型相比，该模型中心站点的队长和时延均小于门限-完全服务中心站点的队长和时延，具有更高的优先级;与一级完全服务和一级限定(K=2)服务模型相比，区分了优先级，性能分别提升11。7%和14。5%，说明两级服务远好于一级服务;与完全-限定(K=1)两级服务模型相比，增加了发送的数据，减少了等待时间，性能提升13。04%左右，进一步优化了普通站点的性能。

    优先级连续时间完全-限定(K=2)平均排队队长平均时延服务效率

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