行为轨迹属性驱动的软件动态可信度量模型

"这篇论文提出了一种名为SBMDB（Software Behavior Model for Dynamic Trustworthiness based on Behavior Path Properties）的新模型，旨在解决软件动态可信度量方法中的准确性与效率问题。该模型通过行为轨迹属性来描述软件的行为，并利用行为区间对软件结构进行划分，从而有效地刻画软件行为。通过对软件功能的分析，可以划分出不同的行为轨迹区间，并提取这些区间的特征属性。为了解决区间包含和嵌套的问题，论文还提出了区间化简算法，有助于构建简洁的行为模型。这种模型以行为轨迹区间作为度量的基本单位，减少了整体度量的消耗，提升了度量效率。实验结果显示，SBMDB模型能够准确捕获软件的行为信息，有效检测攻击行为，并在保持度量准确性的同时提高了度量速度。" 在软件可信度量领域，动态可信度是评估软件在运行时表现可靠性、安全性的重要指标。传统的度量方法可能存在准确性不足或计算效率低下的问题。SBMDB模型的独特之处在于它引入了行为轨迹的概念，即软件执行过程中的连续操作序列，这些轨迹反映了软件的功能和可能的行为模式。通过分析这些轨迹，可以更精确地理解软件的运行行为。 行为轨迹属性是SBMDB模型的核心组成部分，它们是从软件执行过程中提取的关键特征。这些属性可能包括函数调用序列、数据流和控制流信息等，用于识别软件的正常和异常行为。区间划分策略使得模型能够处理复杂和动态变化的软件行为，同时区间化简算法解决了区间重叠和包含带来的复杂性，简化了模型的构建和度量过程。 论文进一步通过实验验证了SBMDB模型的有效性。实验表明，该模型能够准确捕获软件的行为特性，对于识别潜在的攻击行为具有高敏感性。与传统的度量方法相比，SBMDB在保持度量结果精度的前提下，显著提升了度量效率，这对于实时监控和保护大型复杂软件系统具有重要意义。 这篇论文提出的SBMDB模型为软件动态可信度量提供了一种创新方法，强调了行为轨迹和行为区间的使用，以及优化的区间化简算法，有助于提升软件安全性和可靠性评估的效率和准确性。这一工作对于软件工程、可信计算和信息安全领域的研究具有重要的参考价值。