基于多重序列所有公共子序列的启发式算法度量多图的相似度

提出了启发式A*算法度量任意多个图的相似度方法,该算法将多图表示多重序列,在多重序列的匹配点上计算多重序列的所有公共子序列数,得到的所有公共子序列数用来度量多图的相似度。该算法避免了在非匹配点上的冗余计算,最大化后缀序列的所有公共子序列数的启发函数值,将访问的节点限制在两个序列匹配的子集,减少了计算节点的个数。与现有度量图的相似度方法相比,该算法不仅可以度量任意多个图的相似度,而且计算过程简单,通过启发信息的引导能够快速地度量多图的相似度。

基于OpCode的融合终端代码相似性检测方法研究

近年来,软件安全问题频发,继承自第三方代码的漏洞一直困扰着开发人员,有效的App代码相似性检测成为保障系统稳定运行的关键。文章针对常规检测方法的特征维度过高、检测效率低等缺点,将编辑距离引入二进制指令集的相似度比较,提出了一种新的基于OpCode代码段编辑距离和所有公共子序列的图相似性相结合的智能融合终端二进制ELF文件相似性判定方法,提出调整后相似度模型的量化公式。对于开展融合终端App同源或相似性分析,评价源代码相似度量化指标,进而解决融合终端的安全隐患具有非常重要的意义。