搜論文知識網并非《軟件學報》的官網或雜志社，為客戶提供期刊征稿、論文發表等中介服務，在客戶與期刊雜志社之間搭建了一座省時、省力的便捷橋梁。本站與《軟件學報》等上百家同類正規期刊保持著多年的密切合作關系，切實提高客戶期刊發表的質量與效率。通過本站發表論文，客戶將獲得更大的選擇空間、更高的通過率、更快的發表速度、更滿意的服務質量。

　　【雜志簡介】

　　《軟件學報》是一本刊登計算機軟件各領域原創性研究成果的期刊,所刊登的論文均經過嚴格的同行專家評議。《軟件學報》主要面向全球華人計算機軟件學者,致力于創辦與世界計算機科學和軟件技術發展同步的以中文為主的"中文國際軟件學術期刊", 為全球華人同行提供學術交流平臺。《軟件學報》創刊于1990年,由中國科學院軟件研究所和中國計算機學會聯合主辦,已被EI Compendex, INSPEC, Abstracts Magazine, Mathematical Review, Zentralblatt MATH等國際數據庫收錄。

　　《軟件學報》注重刊登反映計算機科學和計算機軟件新理論、新方法和新技術以及學科發展趨勢的文章,主要涉及理論計算機科學、算法設計與分析、系統軟件與軟件工程、模式識別與人工智能、數據庫技術、計算機網絡、信息安全、計算機圖形學與計算機輔助設計、多媒體技術及其他相關的內容。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄

　　【獲獎情況】

　　2001年入選中國期刊方陣“雙百期刊”

　　2000年榮獲中國科學院優秀科技期刊一等獎

　　國外數據庫收錄

　　俄羅斯文摘雜志

　　英國物理學、電技術、計算機及控制信息社數據庫

　　美國數學評論

　　【欄目設置】

　　主要涉及理論計算機科學、算法設計與分析、系統軟件與軟件工程、模式識別與人工智能、數據庫技術、計算機網絡、信息安全、計算機圖形學與計算機輔助設計、多媒體技術及其他相關的內容。

　　軟件學報最新期刊目錄

基于變色龍哈希的可撤銷注冊屬性加密方案

摘要：屬性加密方案能夠實現基于用戶屬性的細粒度訪問控制,但密鑰的生成依賴于一個授權中心來完成,容易帶來密鑰泄露的安全隱患.注冊加密方案通過引入用戶注冊、公鑰聚合等機制,緩解了由授權中心帶來的安全風險.然而,目前基于多sRABE子方案并行構建的注冊屬性加密方案在用戶動態增減時需要頻繁執行公鑰重聚合操作,其計算與存儲開銷隨子方案數量線性增長,難以適用于用戶頻繁變化的場景.針對上述不足,提出一種基于變色龍哈希...

從設計到安全分析:異構模型轉換與交叉驗證

摘要：在復雜軟件系統開發過程中,設計階段與驗證階段的有效銜接是確保系統可靠性和功能正確性的關鍵.然而,設計工具與驗證工具在建模語言、語義和數據結構上的異構性,易導致模型轉換語義不一致、工具鏈互操作性不足以及驗證覆蓋不充分.為解決上述挑戰,提出一種基于統一中間表示的分層轉換與多重交叉驗證機制.該機制以設計模型為起點,結合系統理論過程分析(systems-theoretic process analysis...

基于線性松弛與對偶優化的循環神經網絡驗證方法

摘要：隨著當今軟硬件和人工智能技術的不斷發展,以神經網絡為代表的智能模型在各行各業被廣泛應用,但同時也暴露出不少安全問題,例如與魯棒性相關的對抗樣本問題.因此,通過形式化驗證的方式來檢測并保障神經網絡的魯棒性和安全性至關重要.然而,現有的神經網絡驗證工作主要面向以ReLU作為激活函數的前饋神經網絡,對于結構復雜、激活函數非線性的循環神經網絡(RNN)的驗證工作比較有限.基于此現狀,提出一種基于線性松弛與...

QueryGuide:基于生成式模型的細粒度查詢提示推薦方法

摘要：慢查詢是指執行時間超過數據庫系統所設定的閾值,從而影響整體性能的查詢.由于開發人員經驗不足及查詢接口模板缺乏靈活性,慢查詢在應用程序中頻繁出現,成為數據庫故障的主要原因.為了提速慢查詢,數據庫管理員通常會進行人工修復,但是在數據量較大的情況下效率較低,因此針對慢查詢的自動重寫方法的研究顯得尤為重要.查詢提示是用于顯式控制數據庫優化器決策的調優指令,可以通過影響訪問路徑等策略來改善查詢性能.查詢提示...

RISC-V與人工智能系統軟件前沿進展專題前言

摘要：<正>RISC-V的開放、可擴展特性使其在人工智能領域展現出了獨特優勢和巨大潛力.系統軟件作為計算機系統中連接底層硬件和上層應用的橋梁,對于發揮RISC-V架構的優勢和潛力起到了關鍵性作用.本專題聚焦操作系統、編譯器、基礎庫等系統軟件在RISC-V平臺上的基礎性問題,同時還特別關注面向人工智能領域的系統軟件棧及關鍵技術、人工智能賦能的系統軟件和新技術,旨在進一步推動國內RISC-V相關...

《軟件學報》投稿指南

摘要：<正>《軟件學報》是一本刊登計算機軟件各領域原創性研究成果的期刊,所刊登的論文均經過嚴格的同行專家評議.《軟件學報》主要面向全球華人計算機軟件學者,致力于創辦與世界計算機科學和軟件技術發展同步的以中文為主的“中文國際軟件學術期刊”,為全球華人同行提供學術交流平臺.《軟件學報》創刊于1990年,由中國科學院軟件研究所和中國計算機學會聯合主辦,已被EI Compendex,INSPEC,A...

《軟件學報》2027年專刊/專題出版計劃

摘要：<正>~

數學分析機械化工程I:一元微積分形式化系統

摘要：形式化數學是一次數學革命,結合定理證明器的數學定理機器證明,不僅是對數學嚴謹性的一種新標準,更是發展數學的一種新方式.隨著世界范圍不斷有數學難題在計算機輔助下的成功解決,以及專家學者對各種數學形式化項目或工程的發起,形式化數學的影響力與日俱增,在數學界與計算機界引起廣泛影響.介紹一項基于定理證明工具Coq的數學分析形式化系統,該系統以華東師范大學數學系編著的《數學分析》為藍本,在樸素集合論和初等數...

基于LLM智能體的智能家居場景規則自動生成

摘要：在智能家居系統中,場景自動化規則可根據用戶設定的觸發條件,自動執行一組設備操作,實現如“回家模式”“睡眠模式”等復雜的設備聯動行為.然而,終端用戶在創建定制化規則時常面臨挑戰,特別是在實現多設備協同和滿足復雜用戶意圖時表現尤為明顯.一方面,用戶普遍缺乏專業知識,難以清晰表達需求或將其轉化為形式化規則;另一方面,現有自動化規則生成方法普遍存在兩方面局限:其一,缺乏對復雜場景的建模能力,難以支持涉及多...

FedProbe:代理模型引導的可解釋聯邦學習投毒攻擊防御框架

摘要：聯邦學習允許多個參與方在不共享本地私有數據的前提下協同訓練一個共享的深度學習模型.然而,該范式在實際應用中極易受到日益復雜的投毒攻擊威脅.現有的防御方法在檢測效率、對多樣化攻擊的泛化能力以及在非獨立同分布(non-IID)數據環境下的性能穩定性方面仍存在局限.為應對上述挑戰,提出一種名為Fed Probe的、由代理模型引導的可解釋聯邦學習投毒攻擊防御框架. FedProbe采用兩階段機制:首先,在...

人體姿態引導的魯棒生成式隱寫

摘要：傳統圖像隱寫術通過將秘密信息嵌入載體圖像中實現信息隱蔽傳輸,在信息安全和數據通信領域發揮著重要作用.然而,信息嵌入過程不可避免地會修改載體圖像,容易被隱寫分析工具檢測到.相比之下,生成式圖像隱寫術利用生成模型直接從秘密信息生成隱寫圖像,從而避免了修改載體圖像的問題.但現有生成式圖像隱寫方法在面對各種攻擊尤其是幾何攻擊時普遍存在魯棒性不足的缺陷,隱藏的信息易受各種攻擊破壞而無法有效提取.為此,提出一...

基于大語言模型的數據庫管理系統可靠性測試技術研究

摘要：數據庫管理系統是支撐現代信息基礎設施的核心軟件,其可靠性直接影響數據安全與業務連續性.隨著系統復雜度的不斷提升,數據庫中的缺陷可能導致數據損壞、信息泄露及系統崩潰等嚴重后果.近年來,模糊測試作為一種高效的自動化缺陷檢測技術,已在數據庫可靠性測試中廣泛應用并取得顯著成果.然而,傳統模糊測試方法常依賴于簡單的規則和模式生成測試用例,難以生成具有更深層次語義理解的復雜場景,因而在覆蓋數據庫管理系統復雜交...

HCA-Index:基于數據冷熱感知的學習型索引

摘要：大數據時代背景下,傳統索引(如B+樹)面臨內存占用過高等問題,學習型索引以其低內存占用和高查詢效率正逐步替代傳統索引.然而,現有學習型索引難以有效擬合多樣化的數據分布,且易受新數據插入導致分布變化的影響,引發性能下降.為解決這些問題,提出一種基于數據冷熱感知的學習型索引HCA-Index.該索引的核心包括:設計基于誤差閾值的漸進分區算法實現對數據分布的動態擬合;通過自下而上提取鍵值范圍并采用層級合...

基于雙向選擇性狀態空間模型的動態圖表示學習

摘要：動態圖表示學習通過捕捉實體間隨時間演化的拓撲結構與交互模式,為鏈接預測等下游任務提供具有時空感知能力的嵌入表示,從而揭示復雜系統的動態演化規律.連續時間動態圖因其具備豐富的細粒度時間信息,為社交網絡演化等復雜過程提供了更貼近真實世界的建模范式.然而,當前連續時間動態圖表示學習至少面臨3個挑戰:(1)在長交互序列中有效提取關鍵信息需具備強大的長期時間依賴建模能力;(2)處理長交互序列時需控制計算復雜...

面向Discord平臺的開源軟件實踐者溝通實證研究

摘要：Discord作為一種新興的在線交流平臺,近年來在開源軟件開發過程中被廣泛采用.現有研究針對Discord平臺提出特定方法與技術,以協助軟件實踐者在該平臺高效檢索信息、識別對話歷史中的重復問題,并構建消息數據集以挖掘有價值的信息.然而,針對開源軟件實踐者在Discord平臺上的溝通行為,尚缺乏系統性、全面性的實證研究.深入理解此類溝通行為,對于提升開源社區協作效率及開源軟件開發過程中的問題解決具有...

機器學習模型市場的收益分配策略綜述

摘要：數據收益的合理分配是構建可持續數據市場的核心命題之一.相較于傳統生產要素,數據的價值后驗性、信息不對稱性、零成本復制、外部性等特性,給其收益分配策略的設計帶來了多維度的挑戰.聚焦數據市場的重要分支——機器學習模型市場(以下簡稱模型市場),系統梳理該領域收益分配策略的研究進展,揭示其“從同質化走向差異化、從短期走向長期”的發展趨勢.具體而言,首先形式化定義模型市場的收益分配問題,厘清收益分配的主體、...

軟件供應鏈安全中LLM生成代碼邏輯性缺陷檢測

摘要：隨著大語言模型(large language model, LLM)在代碼生成領域的快速發展,其生成的代碼在智能化基礎軟件供應鏈中的應用日益廣泛.基礎軟件供應鏈中集成了大量基于LLM生成代碼開發的第三方模塊與組件.然而,由于LLM主要基于開源代碼進行訓練,訓練代碼中的缺陷與安全漏洞可能會導致生成代碼存在潛在錯誤與供應鏈安全問題.為此,學術界有針對性地提出了EvalPlus等測試技術,但這些技術主要...

基于個性化聯邦學習的跨項目軟件缺陷預測方法

摘要：針對跨項目軟件缺陷預測中數據隱私與項目異構性的雙重挑戰,提出一個名為PRIDE-SDP的框架.該框架的核心貢獻在于深度融合了3種關鍵技術:采用個性化聯邦學習范式為每個異構項目定制專屬預測模型,集成提供嚴格數學保障的(ε,δ)-差分隱私機制保護數據不出本地,并設計了一個專用的時間-上下文融合網絡(temporal-contextual fusion network, TCFN)以高效地捕捉軟件度量特...

基于大語言模型的Java新特性測試程序生成

摘要：Java編程語言自誕生以來,就始終處于不斷發展和演變的過程中.隨著新語言特性及編程范式的不斷涌現,Java的表達能力和執行效率在不斷提升,推動了整個軟件生態的進步.為了確保Java生態的安全性和穩定性,研究人員設計了多種針對Java編譯器及虛擬機的測試程序生成方法,以檢測潛在的缺陷.然而,現有工作主要針對成熟的語法設計測試程序生成方法或變異策略,難以對語言新特性進行有效地測試.為此,提出一種基于大...

圖數據庫節點標識存儲引擎性能建模與適配策略

摘要：隨著大數據和人工智能技術的快速發展,圖數據庫因其在復雜關系建模與高效查詢方面的優勢,逐漸成為社交網絡分析、金融風控、知識圖譜等領域的核心基礎設施.圖數據庫的管理對象是節點以及節點之間的關系.在架構層面,節點唯一標識符(node identifier, NodeID)作為圖數據管理的核心紐帶,承擔節點身份表征、關系尋址和圖算法執行的關鍵職能.當前主流圖數據庫普遍采用鍵值存儲(key-value st...

　　相關電子信息期刊推薦

• 省級微型電腦應用
• 北大核心中文信息學報
• 省級杭州電子科技大學學報
• 北大核心計算機安全
• 省級中國光電子學前沿
• 國家級微電子技術
• 省級現代計算機
• 國家級小型微型計算機系統
• 國家級產業與環境
• 國家級紅外
• 國家級廣播與電視技術
• 省級電子元器件應用
• 國家級電力技術
• 省級數字化用戶
• 北大核心光學與光電技術
• 北大核心控制理論與應用
• 省級中國計量學院學報
• 省級信息產業報道
• 國家級通信對抗
• 省級數字營銷
• 國家級導航定位學報
• 國家級軟件學報
• 國家級微電腦世界
• 北大核心天文學報
• 省級設備管理與維修
• 省級光電子技術
• 省級廣西廣播電視大學學報
• 省級數碼攝影
• 國家級電子產品可靠性與環境試驗
• 國家級寧波通訊

　　核心期刊推薦

光電子·激光

微電子學

電子政務

中華醫學超聲雜志(電子版)