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题名基于谱图小波的多尺度社区搜索方法
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作者
闫彩瑞
马慧芳
李青青
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机构
西北师范大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2023年第6期1106-1115,共10页
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基金
国家自然科学基金(61762078,61363058)
西北师范大学青年教师能力提升计划(NWNU-LKQN2019-2)
甘肃省自然科学基金(21JR7RA114)。
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文摘
作为可捕获用户个性化信息的网络分析任务,社区搜索旨在挖掘满足内聚性要求的查询节点所在的社区。大多数现有社区搜索方法仅能定位查询节点所在的单尺度社区。据此,设计了一种基于谱图小波的多尺度社区搜索方法,利用谱图小波和局部模块度挖掘查询节点所在的多尺度社区。具体地,首先,构建模块度矩阵和拉普拉斯矩阵并进行矩阵分解得到相关特征向量;其次,结合谱图理论和图小波,设计了基于谱图小波的尺度依赖局部模块度;再次,以归一化拉普拉斯矩阵和局部模块度张成的特征空间为支撑,设计了线性规划问题,以求解在给定尺度下与查询相关的稀疏指示向量;最后,利用社区边界截断策略不断添加节点,使得局部模块度最大。人工网络和真实网络上的实验结果表明了方法的高效率和有效性。
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关键词
多尺度
社区搜索
谱
图小波
局部模块度
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Keywords
multi-scale
community search
spectral
graph wavelet
local modularity
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名融合双层注意力机制的属性网络节点嵌入
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作者
杨凡亿
马慧芳
闫彩瑞
宿云
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机构
西北师范大学计算机科学与工程学院
桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2022年第3期454-462,共9页
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基金
国家自然科学基金(61762078,61363058,61802404)
甘肃省自然科学基金(21JR7RA114)
+1 种基金
西北师范大学青年教师能力提升计划(NWNU-LKQN2019-2)
广西可信软件重点实验室研究课题(kx202003)。
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文摘
属性网络嵌入旨在学习网络中节点的低维表示,具有拓扑和属性相似的节点在嵌入空间彼此接近。注意力机制能有效学习网络中节点与其邻居的相对重要性并基于邻居重要性聚合节点表示。据此,提出一种在属性网络中融合双层注意力机制的节点嵌入算法NETA,可以有效地实现属性网络嵌入。该算法首先从拓扑结构捕获直接邻居,基于属性关系捕获间接邻居,并在此过程中考虑节点邻居的相对重要性。具体地,首先捕获节点的直接邻居和间接邻居,然后设计节点级注意力分别聚合直接邻居表示和间接邻居表示,最后设计语义级注意力对2种嵌入表示融合得到最终嵌入。在人工数据集和真实数据集上的大量实验验证了本文算法的有效性。
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关键词
节点级注意力
语义级注意力
属性网络
节点嵌入
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Keywords
node-level attention
semantic-level attention
attributed network
node embedding
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多粒度语义分析的二进制漏洞搜索方法
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作者
刘豪
马慧芳
龚楠
闫彩瑞
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机构
西北师范大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2021年第12期2169-2176,共8页
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基金
国家自然科学基金(61762078,61363058,61966004)
广西可信软件重点实验室研究课题(kx202003)
甘肃省自然科学基金(21JR7RA114)。
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文摘
二进制文件相似度检测旨在通过比较来自不同平台、编译器、优化配置甚至是不同软件版本的2个二进制文件的相似程度来判断二者是否高度相似,其中二进制漏洞搜索为其在信息安全领域的应用之一。二进制漏洞的产生为现代软件应用带来了诸多问题,如操作系统易受攻击、隐私信息易被窃取等。二进制漏洞产生的主要原因是软件开发过程中进行了代码复用却没有进行严格的监管。据此,提出了一种基于多粒度语义特征分析的二进制漏洞搜索方法Taurus,该方法通过3种粒度的语义特征来搜索跨平台的潜在二进制漏洞。给定待检测二进制文件和漏洞数据库,需要对其与漏洞数据库中的每个二进制漏洞进行逐一搜索。首先,分别对2个二进制文件进行语义提取,以获取二者在基本块、函数和模块3个粒度下的语义特征,并执行相似度计算;然后,整合3种粒度下语义特征的相似度,以计算3种文件的整体相似度得分;最后,将待检测二进制文件与漏洞数据库中所有漏洞的相似度得分结果进行降序排序,便获得了该二进制文件的搜索结果报告。经过合理配置下的实验对比,结果表明,Taurus方法在准确性方面要优于基线方法。
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关键词
漏洞搜索
多粒度语义特征
跨平台
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Keywords
vulnerability search
multi-granularity semantic feature
cross-platform
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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