基于半监督学习的未知异常检测方法

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异常检测旨在识别偏离预期行为模式的数据. 虽然半监督异常检测方法可以充分利用有限的标签数据作为先验知识来提高检测准确性,但是收集到的标记异常（即已知异常）很难覆盖所有类型的异常并且在现实场景中往往存在着一些新型的异常（即未知异常）,这些异常可能与已知异常表现出不同的特性,因此难以… …   相似文献

程渝栋;周昉 《计算机研究与发展》2024,29(7):1670-1680

面向高光谱图像分类网络的对比半监督对抗训练方法

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目的 深度神经网络在高光谱图像分类任务中表现出明显的优越性,但是对抗样本的出现使其鲁棒性受到严重威胁,对抗训练方法为深度神经网络提供了一种有效的保护策略,但是在有限标记样本下提高目标网络的鲁棒性和泛化能力仍然需要进一步研究。为此,本文提出了一种面向高光谱图像分类网络的对比半监督对抗训练方法。方法 首先,根据少量标记样本预训练目标模型,并同时利用少量标记样本和大量无标记样本构建训练样本集合;然后,通过最大化训练样本集合中干净样本和对抗样本在目标模型上的特征差异生成高迁移性对抗样本;最后,为了减少对抗训练过程对样本标签的依赖以及提高目标模型对困难对抗样本的学习和泛化能力,充分利用目标模型和预训练模型的输出层及中间层特征,构建对比对抗损失函数对目标模型进行优化,提高目标模型的对抗鲁棒性。对抗样本生成和目标网络优化过程交替进行,并且不需要样本标签的参与。结果 在 PaviaU 和 Indian Pines 两组高光谱图像数据集上与主流的 5 种对抗训练方法进行了比较,本文方法在防御已知攻击和多种未知攻击上均表现出明显的优越性。面对 6 种未知攻击,相比于监督对抗训练方法 AT（adversarial training）和 TRADES（trade-offbetween robustness and accuracy）,本文方法分类精度在两个数据集上平均提高了 13. 3% 和 16%,相比于半监督对抗训练方法 SRT（semi-supervised robust training）、RST（robust self-training）和 MART（misclassification aware adversarialrisk training）,本文方法分类精度再两个数据集上平均提高了 5. 6% 和 4. 4%。实验结果表明了提出模型的有效性。结论 本文方法能够在少量标记样本下提高高光谱图像分类网络的防御性能。… …   相似文献

石程  刘莹  赵明华  苗启广  潘治文 《中国图象图形学报》2024,29(7):1861-1874

令牌损失信息的通用文本攻击检测

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目的 文本对抗攻击主要分为实例型攻击和通用非实例型攻击。以通用触发器（universal trigger,UniTrigger）为代表的通用非实例型攻击对文本预测任务造成严重影响,该方法通过生成特定攻击序列使得目标模型预测精度降至接近零。为了抵御通用文本触发器攻击的侵扰,本文从图像对抗性样本检测器中得到启发,提出一种基于令牌损失权重信息的对抗性文本检测方法（loss-based detect universal adversarial attack,LBD-UAA）,针对 UniTrigger攻击进行防御。方法 首先 LBD-UAA 分割目标样本为独立令牌序列,其次计算每个序列的令牌损失权重度量值（token-loss value,TLV）以此建立全样本序列查询表。最后基于 UniTrigger 攻击的扰动序列在查询表中影响值较大,将全序列查询表输入设定的差异性检测器中通过阈值阀门进行对抗性文本检测。结果 通过在 4 个数据集上进行性能检测实验,验证所提出方法的有效性。结果表明,此方法在对抗性样本识别准确率上高达 97. 17%,最高对抗样本召回率达到 100%。与其他 3 种检测方法相比,LBD-UAA 在真阳率和假阳率的最佳性能达到 99. 6% 和 6. 8%,均实现大幅度超越。同时,通过设置先验判断将短样本检测的误判率降低约 50%。结论 针对 UniTrigger 为代表的非实例通用式对抗性攻击提出 LBD-UAA 检测方法,并在多个数据集上取得最优的检测结果,为文本对抗检测提供一种更有效的参考机制。… …   相似文献

陈宇涵  杜侠  王大寒  吴芸  朱顺痣  严严 《中国图象图形学报》2024,29(7):1875-1888

神经程序修复领域数据泄露问题的实证研究

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修复软件缺陷是软件工程领域一个无法回避的重要问题,而程序自动修复技术则旨在自动、准确且高效地修复存在缺陷的程序,以缓解软件缺陷所带来的问题.近年来,随着深度学习的快速发展,程序自动修复领域兴起了一种使用深度神经网络去自动捕捉缺陷程序及其补丁之间关系的方法,被称为神经程序修复.从在… …   相似文献

李卿源  钟文康  李传艺  葛季栋  骆斌 《软件学报》2024,35(7):3071-3092

基于程序约束的细粒度JVM测试程序约简方法

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为了对Java虚拟机(JVM)进行测试,开发人员通常需要手工设计或利用测试生成工具生成复杂的测试程序,从而检测JVM中潜在的缺陷。然而,复杂的测试程序给开发人员定位及修复缺陷带来了极高的成本。测试程序约简技术旨在保障测试程序缺陷检测能力的同时,尽可能的删减测试程序中与缺陷检测无关… …   相似文献

杜义恒  王赞  赵英全  陈俊洁  陈翔  侯德俊  郑开 《软件学报》2024,35(7):3204-3226

AmazeMap:基于多层次影响图的微服务故障定位方法

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微服务软件系统由于其具有大量复杂的服务依赖关系和组件化模块,一个服务发生故障往往造成与之相关的1个或多个服务发生故障,导致故障定位的难度不断提高.因此,如何有效地检测系统故障、快速而准确地定位故障根因问题,是当前微服务领域研究的重点.现有研究一般通过分析故障对服务、指标的作用关系… …   相似文献

李亚晓  李青山  王璐  姜宇轩 《软件学报》2024,35(7):3115-3140

全局搜索和多实例判别特征的长时跟踪方法

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长时目标跟踪相对于短时目标跟踪仍然是一个巨大的挑战.然而现有的长时跟踪算法通常在面对目标频繁出现消失、目标外观发生剧变等挑战中表现不佳.本文提出了一种基于局部搜索模块和全局搜索跟踪模块的全新、鲁棒且实时的长时跟踪框架.局部搜索模块利用TransT短时跟踪器生成一系列候选框,并通过… …   相似文献

肖诗逢  程旭 《计算机系统应用》2024,33(7):1-13

融合结构邻居和语义邻居的解耦图对比学习推荐模型

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基于GCN的协同过滤模型在推荐领域取得了较好的效果,但现有的图协同过滤学习方法通常不区分用户和项目的交互关系,不易挖掘用户行为的潜在意图.因此,提出了一种融合结构邻居和语义邻居的解耦图对比学习推荐模型.首先,将用户和项目嵌入投影到独立空间进行意图解耦;其次,在图传播阶段,依据用户… …   相似文献

杨红伟  曹家晟  刘学军  邢卓雅 《计算机系统应用》2024,33(7):149-160

自适应多尺度特征融合的单目图像深度估计

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在基于深度学习的单目图像深度估计方法中, 卷积神经网络在下采样过程中会出现图像深度信息丢失的情况, 导致物体边缘深度估计效果不佳. 提出一种多尺度特征融合的方法, 并采用自适应融合的策略, 根据特征数据动态调整不同尺度特征图的融合比例, 实现对多尺度特征信息的充分利用. 由于空洞空间金字塔池化(ASPP)在单目深度估计任务中, 会丢失图像中的像素点信息, 影响小物体的预测结果. 通过在对深层特征图使用ASPP时融合浅层特征图的丰富特征信息, 提高深度估计结果. 在NYU-DepthV2室内场景数据集的实验结果表明, 本文所提方法在物体边缘处有更准确的预测, 并且对小物体的预测有明显的提升, 均方根误差(RMSE)达到0.389, 准确率(δ <1.25)达到0.897, 验证了方法的有效性.… …   相似文献

陈国军  付云鹏  于丽香  崔涛 《计算机系统应用》2024,33(7):121-128

基于F范数群组效应和谱聚类的无监督特征选择

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基于谱聚类的无监督特征选择主要涉及相关系数矩阵和聚类指示矩阵, 在以往的研究中, 学者们主要关注于相关系数矩阵, 并为此设计了一系列约束和改进, 但仅关注相关系数矩阵并不能充分学习到数据内在结构. 考虑群组效应, 本文向聚类指示矩阵施加$F$范数, 并结合谱聚类以使相关系数矩阵学… …   相似文献

林清水  田鹏飞  张旺 《计算机系统应用》2024,33(7):201-212