基于堆叠算法的代码混淆有效性评估模型

作     者：苏庆 黄海滨 黄剑锋 林佳锐 谢国波 SU Qing;HUANG Hai-bin;HUANG Jian-feng;LIN Jia-rui;XIE Guo-bo

作者机构：广东工业大学计算机学院广东广州510006 

基　　金：国家自然科学基金项目(618002072) 广东省自然科学基金项目(2018A030313389) 广东省高等教育教学改革基金项目(SJJG20191216) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2023年第44卷第3期

页      码：755-761页

摘      要：为解决代码混淆算法有效性评估模型存在评价指标不全面、单一学习器泛化能力低的问题,提出一种融合自适应增强训练机制和Stacking算法的代码混淆算法有效性评估模型SDF-Stacking。构建一个包括强度、弹性、开销、隐蔽性4大特征的代码混淆有效性评价指标集合;在模型的基分类器训练阶段引入自适应增强训练机制,提高基分类器的预测精度和多样性;使用最大互信息算法做数据融合,增大元分类器训练数据信息量。实验结果表明,该模型在多个评价指标上均优于其它对比模型,准确率可达98.6%。

主 题 词：Stacking算法 自适应增强训练 代码混淆 数据采样权重 混淆算法有效性评估 特征提取 特征选择 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2023.03.016

馆 藏 号：203118842...