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计算机科学
计算机科学

朱完元

月刊

1002-137X

jsjkx12@163.com

023-63500828

401121

重庆市渝北区洪湖西路18号

计算机科学/Journal Computer ScienceCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊的读者对象是：大专院校师生，从事计算机科学与技术领域的科研、生产人员。办刊宗旨是：坚持“双百”方针，活跃计算机科学与技术领域的学术气氛，重点报导国内外计算机科学与技术的发展动态，为我国的计算机科学与技术立于世界之林、达到国际先进水平奋斗而矢志不渝。
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    数字孪生网络与人工智能融合专题序言

    张彦
    1页
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    元宇宙关键技术、研究进展与应用综述

    王文通张智军张铭洋
    2-11页
    查看更多>>摘要：随着数字化技术的快速发展,元宇宙已经成为人们关注的焦点之一.作为一种全新的虚拟世界,元宇宙将重新定义人们的生活和工作方式.文中介绍了元宇宙的概念和意义,并从元宇宙的技术特点出发,对元宇宙的关键技术进行了深入研究.具体来说,对区块链、交互技术、人工智能、物联网、算力及运算、数字孪生六大技术进行了分析,总结了元宇宙关键技术的研究进展、面临的问题和挑战,并对未来元宇宙的研究方向、发展趋势及应用前景进行了展望.

    元宇宙区块链扩展现实人工智能数字孪生

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    基于数字孪生的卫星网络移动边缘计算研究综述

    孙云鹤王煜赵亮杨东升...
    12-19页
    查看更多>>摘要：随着通信技术的快速发展,卫星通信技术在当今信息通信领域扮演着至关重要的角色.卫星网络覆盖范围广,能够随时为全球用户提供低延迟服务.但卫星网络建设仍然面临卫星设计成本高、发射风险大、卫星网络的测试和维护成本昂贵等难题.随着数字孪生(Digital Twin,DT)技术的兴起,DT技术与卫星网络形成了一种完美的契合,为卫星网络运营提供了强大的数据支持和决策依据.文章综述了基于DT的卫星网络移动边缘计算的研究进展.首先介绍了地面基站通信的局限性,进而引出卫星网络的应用;其次详细阐述了卫星网络的组成结构、卫星分类及卫星边缘计算的概念;接着介绍了 DT技术,并重点分析了 DT卫星边缘计算平台和基于DT的卫星网络移动边缘计算算法;最后总结了当前研究中存在的问题和未来的发展方向.

    卫星网络卫星通信技术移动边缘计算数字孪生

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    知识定义算力网络下的重击流智能流量调度机制

    粘英璞易波李沛辰王兴伟...
    20-29页
    查看更多>>摘要：当前,知识定义网络赋能AI技术发展,算力网络提供AI所需算力资源,二者逐渐趋于融合,形成了知识定义算力网络(Knowledge Defined Computing Networking,KDCN).KDCN赋能发展了诸多新型网络应用,如元宇宙、AR/VR、东数西算等,这些新型应用对算力资源和网络资源有极大的需求,被称为重击流(Heavy Hitter,HH).HH流的存在严重加剧了 KDCN网络的拥塞情况.针对这一挑战,提出了一种智能流量调度机制,旨在通过深度Q神经网络来解决KDCN中的拥塞问题.相较于离线训练过程,通过流量数据检测与采集、在模型训练和拥塞流调决策之间建立实时闭环,来实现深度Q神经网络模型的在线训练.基于该闭环控制,智能流调模型通过不断学习可以实现持续演化,并用于提供实时决策.实验结果表明,该算法在资源利用率、吞吐量、平均丢包率等方面优于现有方法.

    知识定义算力网络深度Q神经网络智能拥塞流调重击流闭环控制

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    基于深度对比孪生网络的事件辨重方法

    李子琛易修文陈顺张钧波...
    30-36页
    查看更多>>摘要：在中国,市民可以通过拨打12345市民热线,向政府报告生活中遇到的问题并寻求帮助.然而,有许多重复的事件被多次上报,这给负责事件分派的工作人员带来了很大的压力,也会导致事件的处置效率变低,浪费社会公共资源.对重复事件的判断需要精确分析文本语义和上下文关系,为了解决这个问题,文中提出了一种基于深度对比孪生网络的事件辨重方法,通过评估两个事件的描述文本之间的相似性,辨别出具有相同诉求的事件.首先通过召回和过滤的方法来减少候选事件的数量;然后通过对比学习构造任务,微调预训练的BERT模型,学习易于辨识的事件描述语义表征;最后引入事件标题作为上下文信息,并通过带有分类器的孪生网络来识别重复事件.在南通市12345事件数据集上进行了实验,结果表明,该方法在各项评估指标上均优于基线方法,特别是在与辨重任务场景相关的F0.5分数上,能够有效地辨别重复事件,提高事件处置的效率.

    12345热线重复事件识别对比学习孪生网络城市计算

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    面向数字孪生的混合业务确定性传输调度机制

    王克文张维庭廖培希
    37-45页
    查看更多>>摘要：针对铁路运维场景中混合业务流的端到端传输,提出了数字孪生架构下基于深度强化学习的确定性传输调度机制,即在线混合业务流端到端传输调度机制(End-to-End Transmission Scheduling Mechanism for Online Mixed-traffic,E2ETSM-OMT).该机制基于差异化调度策略的思想,将业务流分为监控与数据采集流、控制与执行业务流和数据分析与业务优化流3类,通过确定性技术实现跨域端到端低时延传输.进一步地,通过模型映射和行为映射,将物理空间全方位、高精度地映射到虚拟空间,在数字孪生网络中构建混合业务的拓扑结构,预先分配数据传输路径和时隙资源,从而减少不同业务流之间的调度冲突和资源竞争.同时,通过深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)智能体在线决策,兼顾效果与效率,对不同收益的业务流进行调度.与已有机制相比,数字孪生技术可以实现物理世界与虚拟世界的相互映射,实现非平稳通信环境下DRL的应用,避免在现实网络中探索造成的服务质量下降.仿真结果表明,所提出的面向数字孪生的确定性传输调度机制在保障成功调度混合业务流的同时,以较低的端到端整体时延实现了较高的传输收益.

    数字孪生确定性网络跨域传输差异化调度深度强化学习

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    基于深度学习的回归测试用例优先级排序方法

    张李政杨秋辉李兴佳代声馨...
    46-52页
    查看更多>>摘要：在回归测试中对测试用例排序可以更快地发现代码缺陷,节约测试时间和资源,提高测试效率.现有的测试用例排序方法没有同时考虑代码的变更信息以及测试用例的历史执行信息,也没有考虑不同测试用例执行历史长短的区别,因此排序效果不佳.针对这些问题,提出基于深度学习的回归测试用例优先级排序方法.首先分别构建基于代码变更信息和历史执行信息的分类模型;然后基于类间关系图识别受代码变更影响的类,对这些类的测试用例以及近期执行发现缺陷的测试用例进行分类,使用分类模型和启发式排序方法对测试用例分类进行排序;最后通过交替排序融合排序结果.在RTPTorrent数据集上选取6个项目进行实验,结果表明:1)在无时间约束时,所提方法在所有项目上都取得了不错的排序效果,在cloudify项目上的APFD指标达到0.972;2)在有时间约束时,所提方法的NAPFD指标超过了目前主流的排序方案.

    测试用例排序深度学习类间关系图分类模型分类排序

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    DeepGenFuzz:基于深度学习的高效PDF应用程序模糊测试用例生成框架

    刘家豪江贺
    53-62页
    查看更多>>摘要：PDF文件是一种被广泛应用的重要文档格式.由于PDF文件的复杂性,PDF相关的应用程序中存在的缺陷可能会导致严重后果,例如遭遇恶意攻击、信息错误呈现等.因此,针对PDF相关应用程序的测试成为当前研究的热点问题.目前最有效的方法是基于语法的模糊测试.然而,基于语法的模糊测试往往需要花费大量手工工作对复杂的语法规则进行总结和编写,严重阻碍了测试用例高效地自动化生成.深度学习技术为突破这一障碍提供了可行路径,但目前的方法生成的测试用例普遍质量较低,查找bug能力较差.进一步对其进行改进需要应对3个主要挑战,即数据集的筛选、测试用例覆盖率提升和测试用例大小增加两者间的平衡、测试用例的高效变异.因此,提出了一个基于深度学习的高效PDF应用程序模糊测试用例生成框架DeepGenFuzz,利用CNN,Seq2Seq和Transformer等模型,通过数据筛选、对象生成、对象附加、高效变异等步骤生成高质量PDF测试用例.在 MuPDF等PDF应用程序上的评估表明,DeepGenFuzz生成的测试用例平均代码覆盖率明显高于Learn&Fuzz和IUST-DeepFuzz等目前最先进的工具,最高可达8.12％～61.03％;bug查找能力也远远优于Learn&Fuzz和IUST-DeepFuzz等最先进的工具,目前已经报告了在7个最流行的PDF应用程序中发现的31个未曾被报告的bug,其中25个已经得到确认或修复,涵盖了所有被测程序.

    PDF应用程序深度学习模糊测试测试用例代码覆盖率

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    汽车验证电控系统中的测试用例自动生成方法

    李占旗吴新维张蕾刘全周...
    63-70页
    查看更多>>摘要：随着"软件定义汽车"的发展,汽车软件功能的复杂性和快速开发需求对电控系统验证提出了更高的要求.当前,电控系统软件功能的测试流程图开发主要依赖人工方式,效率低且存在人为因素影响.文中详细描述了汽车验证电控系统中的测试用例自动生成任务及其面临的挑战,并提出了一种基于大语言模型(LLM)的自动生成测试流程图方法,以提高开发效率并减少人力成本.该方法包括构建领域任务数据集和选择合适场景的大模型应用路线.在实验中探讨了基于传统语言模型微调和大语言模型API适配两种技术路线的优劣,并通过实验验证了不同的大模型API在测试用例生成任务上的表现,以及提示工程技术对大模型API的提升效果.提出了一种高效的自动生成汽车测试流程图的方法,展示了大语言模型在提升汽车软件测试效率中的潜力.

    汽车领域应用大语言模型提示工程

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    SSFuzz:状态敏感的网络协议服务灰盒模糊测试技术

    林家含冉猛彭建山
    71-78页
    查看更多>>摘要：网络协议服务作为个人设备与互联网交互的接口,其脆弱性严重威胁用户的隐私和信息安全.最先进的网络协议灰盒模糊测试工具在代码覆盖率的基础上引入了状态反馈,通过分析网络协议服务的状态信息,进一步筛选有效的变异种子.但是,不同的模糊测试工具对网络协议服务状态有着不同的定义,如AFLNET通过分析服务器响应数据包的内容提取状态,StateAFL定义长寿命内存作为程序状态.在状态收集上,SGFuzz通过分析Enum类型数据定义,识别状态变量的赋值语句并插桩.然而,SGFuzz无法识别状态变量的间接赋值语句,对于状态变量的识别并不全面.同时,在构建状态机时,不同的模糊测试技术对状态机节点有着不同的定义,难以在同一个模糊测试工具上同时使用多种状态收集策略.此外,在实验设计上,现有的方案倾向于比较相同时间内的代码覆盖率情况.但是,代码覆盖率的增长受到多方面因素的影响,如吞吐量、种子筛选策略等.相同时间内的代码覆盖率实验适用于不同模糊测试工具之间的比较,对于其中单个模块的改进实验则不适用.针对以上问题,提出了 SSFuzz.具体地,SSFuzz研究了基于状态变量的插桩方式,依据代码编译过程中的抽象语法树信息,识别状态变量赋值的间接赋值方法,能够更精准地对状态变量赋值语句进行插桩;其次,SSFuzz对用于指导状态筛选的状态机进行了定义,该方法有助于不同的状态反馈策略共同构建状态机.实验结果表明,SSFuzz能够实现对大部分网络协议服务的插桩,并且相较于SGFuzz,能够实现对间接赋值语句的插桩.此外,讨论了适用于评估状态机有效性的实验方法,并证明了 SSFuzz能够以更少的测试样例数量达到更高的路径覆盖率.

    网络协议模糊测试程序插桩状态反馈

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