基于场景行为的需求建模及质量特性检测

为在需求分析阶段验证软件是否满足非功能质量要求,本文提出一种基于场景行为的需求建模及质量特性检测方案。该方案首先定义能够建立高精度、可推理、易理解的需求行为模型的行为描述语言BDL。然后构造需求行为模型到状态迁移模型CCS的模型转换函数。接着以互模拟的定义为前提,验证转换函数的正确性,进而开发可信建模检测工具MTS。该工具导出的行为模型能够与质量特性表达式一起导入特性检测工具CWB实现质量检测。最后,本文使用该工具对手机软件升级这一需求进行行为建模,成功验证手机软件的一致性、安全性、行为可信性及行为非终止性。     

基于行为轨迹属性的软件动态可信模型*

针对软件动态可信度量方法中准确性和效率存在的问题,提出以行为区间划分软件的结构并以行为轨迹属性刻画软件行为的基于行为轨迹属性的软件动态可信模型SBMDB(Software Behavior Model for Dynamic Trustworthiness Based on Behavior Path Properties)。通过对软件功能进行分析,划分软件的行为轨迹区间,提取区间的行为轨迹属性。同时,针对区间的包含、嵌套问题提出了区间化简算法,建立软件的行为模型。该模型以行为轨迹区间为度量基本单位,降低了度量时的整体消耗,提高了度量的效率。实验分析表明,该模型能够精确获取软件的行为信息,有效地检测攻击行为。与其它模型相比,SBMDB可以在保证度量结果准确性基础上提高度量效率。     

基于非定长系统调用序列的程序行为动态度量方法

针对目前程序动态度量研究中实时性与准确性较差的问题,提出了一种利用程序行为特征进行度量的方法。 通过筛选程序运行过程中产生的系统调用,依据其关联特性构成非定长系统调用序列作为程序的行为特征;采用后缀树结构设计实时特征度量匹配算法（feature matching with updating suffix tree,FMUS）,实现了程序运行过程中的实时特征匹配。 实验表明,该方法具有较高的准确率和低时间耗费比。     

移动自组网自私行为闭环惩罚模型设计

针对移动自组网MAC层开环模型缺乏自私行为惩罚机制的不足,设计一种包括报文信息统计、统计信息共享和判决惩罚模块的闭环改进协议PDCF。报文信息统计定义转发率、丢弃度等指标衡量节点行为,修改仿真软件内置函数实现节点行为信息的统计。统计信息共享定义行为量化等级,改进DCF预留字段和CSMA/CA机制,实现节点行为信息的全网覆盖。判决惩罚模块对节点行为建立一维马尔科夫链惩罚模型,限制节点自私行为。仿真结果表明,与DCF相比,PDCF时延、丢包率和控制开销基本不变,但稳态时自私节点比例得到有效控制,且吞吐量增加2.7Mbps,网络性能得到改善。     

一种改进的防欺骗可视密码方案

在VC（可视密码）的实际应用中分发者和参与者均可能存在欺骗行为,导致秘密图像无法正确恢复,基于此提出了一种改进的防欺骗可视密码方案。该方案用 （可视密码方案）代替 来分享验证图像,不需要引入传统的TTP(可信第三方),可同时直接验证分发者和参与者的欺骗行为,提高了可视密码方案的实用性与安全性。     

融合用户行为和内容的微博用户影响力方法

为了模拟信息在微博环境中的传播情况,根据微博用户行为(发布、关注、转发和评论等)和微博内容,提出一种融合用户行为和内容的微博用户影响力算法。通过对微博用户行为的分析,得到行为因子数据,进而计算出用户影响力的权值。利用微博用户内容建立词共现矩阵,继而运用狄利克雷分配(LDA)模型进行潜在主题分布的识别,通过KL(Kullback Leibler)散度的方法得到用户之间的相似性,最后结合用户影响力权值,得到用户的影响力。实验表明,此算法较为有效。     

GPU平台上面向性能和功耗的分支优化

强大的计算能力使得GPGPU在通用计算领域得到了广泛的应用。然而,GPGPU的SIMT(Single Instruction Multiple Threads)工作方式,使其执行效率受到应用中不一致分支行为(Branch Divergence)的严重影响。虽然人们提出了线程交换方法来减小分支带来的性能损失,但这种方法往往会引入额外的访存操作,不仅在一定程度上减少了线程交换优化的性能收益,还增加了功耗。首先举例说明线程交换范围对程序性能和功耗的影响;然后提出了一种减少线程交换所引入的额外访存操作的方法。实验表明,对于Reduction程序,当交换范围为256时,在性能平均损失为4%的情况下功耗降低幅度最大为7%;而对于Bitonic程序,当交换范围为256和512时,在没有功耗开销的情况下,性能分别最大提升了6.4%和5.3%。     

微博用户的时间行为研究

人类日常行为活动在生活的各个方面普遍存在。个体行为活动类型多样且个体之间行为差异明显,人类行为显示出高度复杂性。利用微博用户发布微博所产生的时间数据来研究用户的时间行为模式,研究发现个体用户时间间隔的统计特征主要服从幂律、指数和双模3种分布函数;并提出了基于任务队列的个体用户行为动力学模型,解释了用户发布微博的时间间隔分布特征。     

基于小波变换的木马心跳行为检测方法

通常的木马心跳行为检测方法利用的是聚类的思想,很难避免木马自身传输数据包的干扰,导致误报。为此,提出基于小波变换的木马心跳行为检测方法。该方法首先将TCP数据包流表示成包长度信号,然后用基于Mallat的强制阈值除噪算法对信号进行处理,最后通过基于包速率的行为详细信息判定算法得出检测结果。实验表明,该检测方法能有效地检测出心跳行为并具有较强的抗干扰性。     

医院信息系统持续使用意愿研究——基于技术接受模型和期望确认理论

基于技术接受模型与期望确认理论,从患者视角对医院信息系统持续使用意愿进行了实证研究。结果显示感知易用性、感知可用性和系统满意度对系统持续使用意愿均有显著影响。其中感知易用性是最关键的影响因素,期待满足度也通过对感知可用性和系统满意度的作用来对系统持续使用意愿产生影响。基于研究结果,提出了进一步推进医院信息化与信息管理水平的若干建议。