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基于改進(jìn)預(yù)處理PCA算法的代碼混淆分析
  • 點(diǎn)擊數(shù):1539     發(fā)布時(shí)間:2023-03-30 04:18:29
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針對各操作系統(tǒng)下不同編程語言的特點(diǎn)導(dǎo)致代碼分析結(jié)果不夠準(zhǔn)確的問題,本文結(jié)合PCA(principalcomponentsanalysis)算法在IOS系統(tǒng)下對應(yīng)用的混淆代碼進(jìn)行分析,其中混淆方式包括控制流混淆、數(shù)據(jù)混淆和不透明謂詞混淆等。文中對已有的PCA代碼混淆分析在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段根據(jù)實(shí)際開發(fā)場景進(jìn)行改進(jìn),經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,改進(jìn)預(yù)處理后的PCA算法其KMO值提升了27.7%,證明改進(jìn)后的數(shù)據(jù)更適合進(jìn)行主成分分析且更具有代表性。
關(guān)鍵詞:

張智華,王勇上海電力大學(xué)

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摘要:針對各操作系統(tǒng)下不同編程語言的特點(diǎn)導(dǎo)致代碼分析結(jié)果不夠準(zhǔn)確的問題,本文結(jié)合PCA(principalcomponentsanalysis)算法在IOS系統(tǒng)下對應(yīng)用的混淆代碼進(jìn)行分析,其中混淆方式包括控制流混淆、數(shù)據(jù)混淆和不透明謂詞混淆等。文中對已有的PCA代碼混淆分析在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段根據(jù)實(shí)際開發(fā)場景進(jìn)行改進(jìn),經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,改進(jìn)預(yù)處理后的PCA算法其KMO值提升了27.7%,證明改進(jìn)后的數(shù)據(jù)更適合進(jìn)行主成分分析且更具有代表性。

關(guān)鍵詞:主成分分析;代碼混淆;IOS

在線預(yù)覽:基于改進(jìn)預(yù)處理PCA算法的代碼混淆分析(1).pdf

《自動(dòng)化博覽》2023年1月刊暨《工業(yè)控制系統(tǒng)信息安全專刊(第九輯)》

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