基于分类属性的软件监控点可信行为模型

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。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估；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同步的分类错误率，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。