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ISSN 1000-0054
CN 11-2223/N
创刊于 1915 年 (月刊)
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  • 清华大学学报(自然科学版)
      2017年, 第57卷, 第10期 上一期   
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    计算机科学与技术
    基于宽带信道状态信息的密钥生成策略  收藏
    李涛, 栾凤宇, 周世东
    清华大学学报(自然科学版). 2017, 57 (10): 1009-1013.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2017.25.038
    摘要 ( 0 )   HTML    PDF (1100KB)
    对于宽带通信系统,大量的频点信息可以作为随机源生成密钥,从而增强通信系统的安全性。然而环境中散射径的数目是有限的,导致不同频点存在着相关性。在限定总发送功率的条件下,针对不同频点的功率分配策略会对密钥的安全性能产生影响。该文以密钥生成速率作为密钥安全性的衡量,建立了功率分配模型以实现密钥生成速率的最大化,并利用Lagrange乘数法进行求解。为降低计算复杂度,提出了一种次优的功率分配方法,并与最优的序列二次规划(sequential quadratic programming,SQP)求解算法进行对比,数值结果表明:次优功率分配策略下得到的密钥安全性能非常接近通过SQP算法得到的最优功率分配策略的密钥安全性能。
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    基于深度学习加强的混合推荐方法  收藏
    张敏, 丁弼原, 马为之, 谭云志, 刘奕群, 马少平
    清华大学学报(自然科学版). 2017, 57 (10): 1014-1021.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2017.25.039
    摘要 ( 1 )   HTML    PDF (1022KB)
    近年来基于矩阵分解的协同过滤算法在评分预测上取得了显著成果,但仍未能很好地解决冷启动、数据稀疏等问题。因此,如何将评论信息引入推荐系统以缓解上述问题成为研究的热点之一。该文尝试基于深度学习来加强个性化推荐,提出将层叠降噪自动编码器(stacked denoising auto-encoder,SDAE)与隐含因子模型(latent factor model,LFM)相结合的混合推荐方法,综合考虑评论文本与评分,以提升推荐模型对潜在评分预测的准确性。在常用大规模公开Amazon数据集上进行的测试结果表明:与传统推荐模型相比,该文提出的方法可有效提高评分预测的准确性,性能提升最高可达64.43%。
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    二进制程序中的use-after-free漏洞检测技术  收藏
    韩心慧, 魏爽, 叶佳奕, 张超, 叶志远
    清华大学学报(自然科学版). 2017, 57 (10): 1022-1029.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2017.25.040
    摘要 ( 0 )   HTML    PDF (1180KB)
    Use-after-free漏洞(简称UaF漏洞)是当前最流行的高危内存破坏漏洞。目前针对UaF漏洞的检测工作并不完善,原因是UaF漏洞产生的特征是分配内存、释放内存、使用已释放的内存并按顺序出现,而这3种事件可能出现在程序的任何位置,需要跟踪较长的执行序列并搜索潜在的危险事件序列才能检测到该漏洞,这很大程度上提高了检测的难度。该文针对UaF漏洞,分析了漏洞的产生原因、利用方式、带来的安全威胁以及漏洞检测技术面临的挑战,并设计和实现了一个基于静态分析和动态符号执行的面向二进制文件的UaF漏洞检测系统。经测试,该系统能够检测出已公开的UaF漏洞。通过该系统检测软件中的UaF漏洞,及时对软件进行修复或防护,可以有效提高软件的健壮性,减少UaF漏洞带来的安全隐患。
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    基于Spark的并行增量动态社团发现算法  收藏
    吴斌, 肖琰, 张云雷
    清华大学学报(自然科学版). 2017, 57 (10): 1030-1037.   DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2017.25.041
    摘要 ( 0 )   HTML    PDF (1131KB)
    动态社团发现是研究网络演化的关键步骤。在数据量迅猛增长的情况下,社团发现的单机算法效率较低。该文提出了一种基于Spark的并行增量动态社团发现算法(parallel incremental dynamic community detection algorithm based on Spark,PIDCDS),为了在GraphX