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基于CNN-GAP可解释性模型的软件源码漏洞检测方法 被引量：17
1
作者 王剑 匡洪宇 +1 位作者 李瑞林 苏云飞 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期2568-2575,共8页
源代码漏洞检测是保证软件系统安全的重要手段。近年来,多种深度学习模型应用于源代码漏洞检测,极大提高了漏洞检测的效率,但还存在自定义标识符导致库外词过多、嵌入词向量的语义不够准确、神经网络模型缺乏可解释性等问题。基于此,该... 源代码漏洞检测是保证软件系统安全的重要手段。近年来,多种深度学习模型应用于源代码漏洞检测,极大提高了漏洞检测的效率,但还存在自定义标识符导致库外词过多、嵌入词向量的语义不够准确、神经网络模型缺乏可解释性等问题。基于此,该文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和全局平均池化(GAP)可解释性模型的源代码漏洞检测方法。首先在源代码预处理中对部分自定义标识符进行归一化,并采用One-hot编码进行词嵌入以缓解库外词过多的问题;然后构建CNN-GAP神经网络模型,识别出包含CWE-119缓冲区溢出类型漏洞的函数;最后通过类激活映射(CAM)可解释方法对结果进行可视化输出,标识出可能与漏洞相关的代码。通过与Russell等人提出的模型以及Li等人提出的VulDeePecker模型进行对比分析,表明CNN-GAP模型能达到相当甚至更好的性能,且具有一定的可解释性,便于研究人员对漏洞进行更深入的分析。 展开更多
关键词 源代码漏洞检测 深度学习 神经网络可解释性
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收益率曲面预测及其在信用债投资组合管理中的应用 被引量：3
2
作者 王雷 闫红蕾 张自力 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2021年第4期145-160,共16页
收益率曲线是信用债投资者的重要参考。在市场套利活动的作用下,跨期限和信用等级的债券收益率具有很强的内生联系,其变动规律具有整体性和连续性。以往研究将信用债收益率曲线拆分成无风险利率曲线和信用利差两个部分,前者关注期限的影... 收益率曲线是信用债投资者的重要参考。在市场套利活动的作用下,跨期限和信用等级的债券收益率具有很强的内生联系,其变动规律具有整体性和连续性。以往研究将信用债收益率曲线拆分成无风险利率曲线和信用利差两个部分,前者关注期限的影响,后者关注信用等级的影响,但很少同时考虑两者的共同影响。本文在收益率曲线的基础上增加信用等级维度,将AAA+级到AA级收益率曲线视为一个相互关联的整体,定义为信用债的收益率曲面(Yield Surface)。相比收益率曲线,收益率曲面包含了跨等级的系统性预测信息,通过预测收益率曲面能够构建具有较高收益的投资管理策略。本文以中期票据市场为例,采用卷积神经网络模型预测1周后的收益率曲面,在此基础上计算债券的预测理论价格,发现该价格对未来交易价格的预测有显著作用。基于预测价差,本文提出了信用债投资管理策略,应用该策略的投资组合能够获得显著的正收益。业绩归因分析发现,该策略取得的收益同时来自投资组合在信用风险和久期风险上的暴露,预测价差可以刻画债券市场的"风险前沿"。本文采用了中债估值价格进行稳健性检验,主要结论均保持一致,具有较强的稳健性。 展开更多
关键词 信用债 收益率曲面 卷积神经网络 信用债投资组合管理 神经网络的可解释性
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基于偏微分方程的声波神经网络
3
作者 孙卫涛 杨志芳 晏信飞 《地球与行星物理论评（中英文）》 2024年第2期257-266,共10页
神经网络是一种重要的机器学习算法,在地球物理学等领域的应用得到了迅速发展,这主要得益于其在数据建模、信号处理和图像识别等方面的强大能力.然而,神经网络的数学基础和物理解释仍然十分不足,模型内部复杂性使得难以解释其决策过程,... 神经网络是一种重要的机器学习算法,在地球物理学等领域的应用得到了迅速发展,这主要得益于其在数据建模、信号处理和图像识别等方面的强大能力.然而,神经网络的数学基础和物理解释仍然十分不足,模型内部复杂性使得难以解释其决策过程,限制了神经网络的进一步发展.利用数学和物理方法解释神经网络的行为仍然是一个具有挑战性的任务.本文目标是从声波偏微分方程和有限差分方法出发设计一个声波神经网络结构,该方法将一阶声波方程转化为基于有限差分的离散化声波方程,声波方程有限差分格式与神经网络传播函数具有近似的数学表达形式,可以构建一种基于声波传播物理模型的神经网络.声波神经网络的主要特点是:(1)具有压力-速度耦合结构和层间跳跃连接的神经网络;(2)主变量-伴随变量双流网络结构改善了训练中的梯度消失问题.从声波偏微分方程和有限差分算法出发建立的声波神经网络具有良好数学基础和清晰的物理解释,为在数学和物理方法框架内提高网络性能提供了可行性.数值计算结果表明,声波神经网络在CIFAR-10和CIFAR-100数据集的图像分类任务中性能有明显提升,优于传统残差神经网络.偏微分方程神经网络建模方法可以应用于许多其他类型的数学物理方程,并为深度神经网络算法提供数学和物理解释. 展开更多
关键词 可解释神经网络 声波方程 伴随变量法 双流网络
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卷积神经网络在远-近地震震相拾取中的应用及模型解释
4
作者 申中寅 吴庆举 《地震学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期961-979,I0001-I0007,I0008-I0012,共31页
利用北京国家观象台的测震记录,探索了样本构建、训练过程、模型结构等因素对远震震相P-S和近震震相Pg-Sg拾取模型性能的影响。结果表明:适中的卷积层深度、正则化和数据清洗能够有效地改善模型性能,而残差块的影响却相对有限。与此同时... 利用北京国家观象台的测震记录,探索了样本构建、训练过程、模型结构等因素对远震震相P-S和近震震相Pg-Sg拾取模型性能的影响。结果表明:适中的卷积层深度、正则化和数据清洗能够有效地改善模型性能,而残差块的影响却相对有限。与此同时,基于类模型可视化和平滑GradCAM++的模型解释显示:卷积神经网络复现了震相的关键特征,其决策敏感区域也与震相识别的经验准则一致。最后,连续波形的扫描结果展示了卷积神经网络在远-近地震震相识别的应用前景与提升空间。此外,本文针对模型搭建与训练中存在的问题提出了样本选择、模型架构、标签标注和集成学习等改进方案,以供后续研究参考。 展开更多
关键词 卷积神经网络 震相识别 到时测量 可解释神经网络
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