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申请/专利权人：国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司漳州供电公司

摘要：本发明涉及一种线性可分的安全脆弱点检测方法。在分析系统对象的数据流依赖关系的基础上，提出了一种将程序配置的异常度与相似性结合的恶意代码检测方法。该方法通过针对性的特征提取，可以保证在少量已知样本下得到较理想的准确率，并通过对系统对象间访问行为的数据流依赖关系进行归一化，再通过N类分类的匹配方法将恶意代码和程序配置按线性可分性重构，从而得到移动应用程序脆弱点。

主权项：1.一种线性可分的安全脆弱点检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集线性可分性安全特征；S2、基于步骤S1收集的特征进行归一化，采用N类分类的匹配方法进行分类；S3、基于步骤S2的分类结果，得到移动应用程序安全脆弱点；所述线性可分，即：对给定的训练集D，集合中为原始样本的特征向量，为相关联的类标号；在二分类中，每个取二值之一即{+c,—c}，表示是否属于这个类；所述线性可分性安全特征包括病毒特征、黑白名单、恶意网址库；所述步骤S2具体实现如下：假设线性可分型安全特征集合NN1,N2,……Nn有n类，采用N类分类过程，将n类特征分解重构为多个二类特征，然后重构分类器实现多个类别分类；在训练阶段，从n种类别中任意取出两个构造成二类分类器，共有nn—12个分类器；在分类阶段，将数据样本通过这nn—12个分类器进行分类，定义：F1：表示精确率和召回率的调和平均，即：nF1＝nn—12P+nn—12T；其中，P为精确率，T为召回率；将样本总体设为N，当前训练集设为T，预测集设为P，预测结果集为P’，则P′＝{a1′，b1′，a2′，b2′，...，aN′，bN′}∈A×BN，bi∈B′＝{+1，-1}，i＝1，2，...，N其中，A×B是指笛卡尔积运算：设A，B为一个集合，将A中的元素作为第一个元素，B中的元素作为第二个元素，形成有序对；所有这些有序对都由一个称为A和B的笛卡尔积的集合组成，并被记录为A×B；笛卡尔乘积是指在数学中，两个集合X和Y的笛卡尔积，又称直积，表示为X×Y；假设集合A＝{a1,a2,...an}，集合B＝{b1,b2,...bn}，则两个集合的笛卡尔积为{a1,b1,a2,b2,...,an,bn}；定义预测错误的样本集合T′＝{a1，b1，a2，b2，...，am，bm}，bi≠bi′m表示的是预测错误的样本，即在样本总体N里面定义预测错误的样本集合；每次将样本按线性可分性分析判断为某一类，最终得到的判决次数最多的那一类为样本数据的最终分类结果。

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