典型文献
有效的安卓应用软件可信性评估方法
文献摘要：
为保障安卓应用环境中智能终端用户的信息安全,利用支持向量机(support vector machine,SVM),结合证据理论,提出一种面向安卓应用软件的可信性评估方法.该方法分为训练阶段和评估阶段实现,在前阶段,对应用软件样本的属性进行度量,即形成属性证据;利用属性证据对各关联SVM进行训练以确定分类模型.在后阶段,利用待测应用软件的度量结果和SVM分类模型,确定与各属性相关联的分类概率赋值;在对各属性证据赋予自适应权重的基础上,利用改进证据理论对各属性实现合成,用于评估软件的可信性.测试结果验证了所提方法的有效性.
文献关键词：
安卓软件;软件可信性;支持向量机;证据理论;属性度量
中图分类号：
作者姓名：
晏尧;王丹;朱玺;陈涛;周婧婧;景小荣
作者机构：
国网重庆市电力公司电力科学研究院,重庆401123;重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065;国网重庆市电力公司,重庆400010
文献出处：
引用格式：
[1]晏尧;王丹;朱玺;陈涛;周婧婧;景小荣-.有效的安卓应用软件可信性评估方法)[J].计算机工程与设计,2022(03):639-645
A类：
软件可信性,待测应用
B类：
安卓应用,应用软件,可信性评估,应用环境,智能终端,终端用户,support,vector,machine,证据理论,训练阶段,行度,分类模型,相关联,概率赋值,自适应权重,评估软件,安卓软件,属性度量
AB值：
0.313286
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