SVM驱动的软件行为动态可信度评估提升

本文主要探讨的是"基于SVM的软件行为可信动态评测"这一主题。在当前的可信计算环境中，可信计算组织TCG（Trusted Computing Group）建立的信任链主要用于保障系统在运行时的安全性和可信性。然而，这种信任链在处理软件运行时的动态可信问题上存在局限性。为了解决这个问题，研究者提出了一种创新的方法，即引入支持向量机（SVM）来扩展信任链的功能。 在这个方案中，当信任链将控制权交给操作系统后，不再局限于静态的信任保障，而是通过SVM建立一个动态的度量代理。度量代理在操作系统的基础上，进一步监控和评估软件的行为，对运行过程中的软件行为轨迹进行实时监测。这样，即使在软件运行过程中出现异常，代理也能通过SVM的强大分类和预测能力快速识别，并提供软件动态行为的可信证明。 SVM作为一种强大的机器学习模型，以其高效的学习能力和良好的泛化性能，被应用于软件行为分析，能够有效地检测潜在的恶意行为或错误。其工作原理是通过构建最优超平面，将正常和异常行为区分开，从而实现实时的异常检测。 实验结果显示，基于SVM的软件行为可信动态评测方法能在较短的时间内高效且实时地发现软件的异常行为，显著增强了平台软件运行时的可信性。这种方法对于确保网络安全、防止数据泄露以及提升用户对软件信任度具有重要意义。 关键词：可信计算、信任链、支持向量机、度量代理，共同揭示了这项研究的核心内容。这篇论文的中图分类号为TN912.3，表明它属于计算机科学领域，而TP181文献标识码A则表示它是学术期刊文章。通过深入理解和利用这些技术，研究人员不仅解决了可信计算平台上的动态可信问题，也为未来的安全计算提供了新的解决方案。