区间值犹豫模糊信息系统中的信息熵研究

借鉴已有处理区间值犹豫模糊集中犹豫模糊元素中元素个数不等问题的研究方法,对区间值犹豫模糊集进行了处理,使区间值犹豫模糊集中犹豫模糊元素中元素个数达到相等,方便了区间值犹豫模糊集中运算和关系的定义.基于区间值犹豫模糊二元关系,给出了区间值犹豫模糊粒度结构概念和区间值犹豫模糊粒的基数概念,讨论了区间值犹豫模糊粒度结构上的三种偏序关系.基于区间值犹豫模糊粒的基数概念,结合Shannon熵给出了区间值犹豫模糊信息熵、联合熵、条件熵概念,讨论了区间值犹豫模糊信息熵的偏序性,并通过实例验证了有关概念的和定理的正确性.

基于N-gram算法的恶意应用程序检测方法分析

针对网络中干扰量大、不同程序特征表现复杂,导致恶意应用检测精准度较低的问题,提出基于N-gram算法的恶意程序检测方法。采用N-gram字节特征提取方法计算程序数据集的属性增益,求得每个应用程序的信息熵值和条件熵值,建立特征条件概率函数,计算在不同的特征条件下程序信息熵值和条件熵的存在概率,查找所处类别,完成特征分类。通过历史数据分析正常样本与异常样本间N-gram字节差异,以恶意程序的字节维度变化较大、善意程序的字节维度变化较小作为检测标准。计算所有数据集内程序数据维度,并与标准值作对比,完成有效检测。仿真结果证明,所提方法对恶意应用程序的检测精准度较高,无论在怎样的数据比例下都能保证检测质量,且不受外界因素干扰,鲁棒性较强,可承载数据量较大,实用性价值高。