基于线性特征集的非授权代码敏感路径检测

梁涛; 李毅成; 段玉莹

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基于线性特征集的非授权代码敏感路径检测

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当前的非授权代码的检测过程忽略了获取线性特征集,代码类型无法得以高精度匹配,导致传统方法出现检测准确率低、耗时长问题.为解决以上问题,提出基于线性特征集的非授权代码敏感路径检测方法.引入深度学习,设计非授权代码特征检测步骤.以非授权代码为目标样本,基于线性特征集判断非授权代码敏感路径判断,利用深度学习提取正常代码样本的函数图特征,并设置阈值,实现非授权代码敏感路径的检测.实验结果表明:与传统方法相比,所提非授权代码敏感路径检测方法具有更高的检测准确率,且耗时更短,为该领域的深入研究提供理论支持.

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来源
《计算机仿真》 |2021年第6期|373-377|共5页
作者
梁涛; 李毅成; 段玉莹;
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作者单位

南昌大学抚州医学院江西抚州344000;

景德镇陶瓷大学江西景德镇333403;

山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据安全;
关键词
非授权代码; 敏感路径; 线性特征集; 深度学习; 特征提取; 函数图特征;

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