基于RBF神经网络与马尔可夫模型的软件行为可信预测方法

本文主要探讨的是"基于检查点场景信息的软件行为可信预测模型"（CBSI-TM），它是在软件运行过程中面临保证软件可信性的重要需求背景下提出的。软件可信性是现代IT系统中至关重要的特性，特别是在关键应用领域，如金融、医疗和军事，确保软件的稳定性和安全性至关重要。 该模型的核心思想是通过动态监测软件的行为，特别是在预设的检查点上收集数据。检查点是指软件执行中的特定时刻，模型通过分析这些检查点之间的状态变化，引入两个关键参数：相邻检查点的时间增量和CPU利用率的变化量，作为定义场景信息的基础。时间增量反映了软件执行的连续性和效率，而CPU利用率变化量则揭示了系统负载的波动情况，这些都是评估软件行为可信性的关键指标。 模型采用径向基函数（RBF）神经网络作为分类器，这是一种非线性函数逼近技术，用于处理复杂的数据关系。RBF神经网络通过对检查点状态的输入进行学习，能够有效地判断当前检查点的可信度，即软件是否处于正常运行或可能出现问题的状态。 接下来，模型利用半加权马尔可夫模型预测下一个检查点的状态。半加权马尔可夫模型考虑了状态之间的依赖性，但同时也考虑了权重，这使得模型能更好地预测软件未来的运行趋势，从而提前发现潜在的可信风险。 实验结果展示了CBSI-TM模型的有效性，它在预测软件未来运行趋势的可信性方面表现出色，优于传统的预测方法。模型的合理性体现在其设计原理和参数选择上，而有效性则体现在实际运行中对软件行为的准确预测和风险预警。 基于检查点场景信息的软件行为可信预测模型 CBSI-TM 是一种创新的方法，它结合了动态监测、特征提取、机器学习和统计预测，为提高软件的可信性提供了有力的工具。这种模型对于维护系统的稳定性、提升用户体验以及防止潜在的安全威胁具有重要意义。