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基于分级属性的软件监控点可信行为模型  
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【英文篇名】 A Trustworthy Behavior Model for Software Monitoring Point Based on Classification Attributes
【下载频次】 ★★★☆
【作者】 李珍; 田俊峰; 赵鹏远;
【英文作者】 Li Zhen Tian Jun-feng Zhao Peng-yuan(College of Mathematics and Computer; Hebei University; Baoding 071002; China);
【作者单位】 河北大学数学与计算机学院;
【文献出处】 电子与信息学报 , Journal of Electronics & Information Technology, 编辑部邮箱 2012年 06期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 软件行为; 监控点; 可信性评价; 聚类; 属性权重;
【英文关键词】 Software behavior; Monitoring point; Trustworthiness evaluation; Clustering; Attribute weight;
【摘要】 为了准确判断软件的可信性,针对软件预期行为轨迹中的软件监控点,该文提出了一个基于分级属性的软件监控点可信行为模型。首先,依据软件监控点各属性在可信评价中的作用范围将属性分级,构建各级属性的可信行为模型。其次,针对场景级属性,对同一监控点的训练样本进行区分,提出了一个基于高斯核函数的场景级属性聚类算法;针对单类训练样本,提出了基于单类样本的场景级属性权重分配策略。最后,实验分析表明:基于分级属性的软件监控点可信行为模型能够准确地对监控点的可信性进行评价;对于场景级属性可信模型,采用基于高斯核函数的场景级属性聚类算法具有更低的分类错误率,基于单类样本的场景级属性权重分配策略具有更优的可信性评价效果。
【英文摘要】 In order to estimate the software trustworthiness accurately,a trustworthy behavior model for software monitoring point based on classification attributes is proposed for the software monitoring point in the expected behavior trace of software.Firstly,the attributes of software monitoring point are classified according to the sphere of action during the trustworthiness evaluation and the trustworthy behavior model of each attribute level is constructed.Secondly,for scene level attributes,a clustering algori...
【基金】 国家自然科学基金(60873203,61170254); 空天信息安全与可信计算教育部重点实验室开放基金(AISTC2009_03); 河北省杰出青年基金(F2010000317); 河北省自然科学基金(F2010000319,F2011201039)资助课题
【更新日期】 2012-07-11
【分类号】 TP311.53
【正文快照】 1引言随着软件在敏感领域如金融、军事及经济等应用的不断深化,对软件可信性需求愈加急迫。如果在软件执行过程中,软件行为符合软件预期行为描述集中的相关规则,则认为软件是可信的[1]。软件的预期行为轨迹通常由一系列有序的软件监控点及监控点间的转移事件构成。监控点设置的

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