[发明专利]一种移动应用行为动态可信评估方法及装置在审
| 申请号： | 201811564015.5 | 申请日： | 2018-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN109657452A | 公开（公告）日： | 2019-04-19 |
| 发明（设计）人： | 郑杰生;刘文彬;黄洪涛;吴广财 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司信息中心 |
| 主分类号： | G06F21/50 | 分类号： | G06F21/50 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 张春水;唐京桥 |
| 地址： | 510600 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种移动应用行为动态可信评估方法及装置，该方法包括S1：对隐马尔可夫模型进行训练，并将训练后的隐马尔可夫模型作为禁忌搜索算法的输入；S2：判断禁忌搜索算法的当前迭代步数是否大于预置最大步数，若是，将当前解作为最终解，并输出对应的隐马尔可夫模型，若不是，则执行下一步；S3：生成当前解的候选解集，计算候选解集中各个候选解的目标函数值；S4：判断各个候选解的目标函数值是否满足渴望水平，若是，则将满足渴望水平的候选解更新为当前解，并重新执行S2，若不是，则将不被禁忌的最优候选解更新为当前解，并重新执行S2；S5：通过隐马尔可夫模型对待检测的应用行为链进行可信评估。本发明提高了应用行为动态可信评估准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 候选解 隐马尔可夫模型 可信评估 禁忌搜索算法 目标函数 行为动态 移动应用 应用行为 重新执行 准确率 代步 更新 预置 输出 检测 | ||
【主权项】：
1.一种移动应用行为动态可信评估方法，其特征在于，包括：S1：通过Baum‑Welch算法和训练序列对隐马尔可夫模型进行训练，并将训练后的所述隐马尔可夫模型作为禁忌搜索算法的输入，其中，所述禁忌搜索算法的解为所述隐马尔可夫模型的参数集，所述参数集包括参数π、参数A和参数B；S2：判断所述禁忌搜索算法的当前迭代步数是否大于预置最大步数，若是，将当前解作为最终解，并输出对应的所述隐马尔可夫模型，若不是，则执行下一步；S3：生成当前解的候选解集，计算所述候选解集中各个候选解的目标函数值；S4：判断各个所述候选解的目标函数值是否满足渴望水平，若是，则将满足所述渴望水平的所述候选解更新为所述当前解，并重新执行S2，若不是，则将不被禁忌的最优候选解更新为所述当前解，并重新执行S2；S5：通过所述隐马尔可夫模型对待检测的应用行为链进行可信评估。
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