[發明專利]一種移動應用行為動態可信評估方法及裝置

在審

• 申請號: 201811564015.5
• 申請日: 2018-12-20
• 公開（公告）號: CN109657452A
• 公開（公告）日: 2019-04-19
• 發明（設計）人: 鄭杰生;劉文彬;黃洪濤;吳廣財
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司;廣東電網有限責任公司信息中心
• 主分類號: G06F21/50
• 分類號: G06F21/50
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 張春水;唐京橋

1.一種移動應用行為動態可信評估方法，其特征在于，包括：

S1：通過Baum-Welch算法和訓練序列對隱馬爾可夫模型進行訓練，并將訓練后的所述隱馬爾可夫模型作為禁忌搜索算法的輸入，其中，所述禁忌搜索算法的解為所述隱馬爾可夫模型的參數集，所述參數集包括參數π、參數A和參數B；

S2：判斷所述禁忌搜索算法的當前迭代步數是否大于預置最大步數，若是，將當前解作為最終解，并輸出對應的所述隱馬爾可夫模型，若不是，則執行下一步；

S3：生成當前解的候選解集，計算所述候選解集中各個候選解的目標函數值；

S4：判斷各個所述候選解的目標函數值是否滿足渴望水平，若是，則將滿足所述渴望水平的所述候選解更新為所述當前解，并重新執行S2，若不是，則將不被禁忌的最優候選解更新為所述當前解，并重新執行S2；

S5：通過所述隱馬爾可夫模型對待檢測的應用行為鏈進行可信評估。

2.根據權利要求1所述的移動應用行為動態可信評估方法，其特征在于，所述參數π和所述參數A為預置固定值。

3.根據權利要求1所述的移動應用行為動態可信評估方法，其特征在于，所述判斷各個所述候選解的目標函數值是否滿足渴望水平具體為：

在所有所述候選解中，判斷是否存在一個所述候選解的目標函數值大于歷史最優解的目標函數值。

4.根據權利要求3所述的移動應用行為動態可信評估方法，其特征在于，所述判斷各個所述候選解的目標函數值是否滿足渴望水平，若是，則將滿足所述渴望水平的所述候選解更新為所述當前解，并重新執行S2，若不是，則將不被禁忌的最優候選解更新為所述當前解，并重新執行S2具體為：

在所有所述候選解中，判斷是否存在一個所述候選解的目標函數值大于歷史最優解的目標函數值，若是，則將滿足所述渴望水平的所述候選解更新為所述當前解，同時更新歷史最優解和禁忌表，并重新執行S2，若不是，則將不被禁忌的最優候選解更新為所述當前解，同時更新禁忌表，并重新執行S2。

5.根據權利要求1所述的移動應用行為動態可信評估方法，其特征在于，所述判斷所述禁忌搜索算法的當前迭代步數是否大于預置最大步數，若是，將當前解作為最終解，并輸出對應的所述隱馬爾可夫模型，若不是，則執行下一步具體為：

判斷所述禁忌搜索算法的當前迭代步數是否大于預置最大步數，若是，將當前解作為最終解，并輸出對應的所述隱馬爾可夫模型，同時將所述最終解存入模式庫，若不是，則執行下一步。

6.根據權利要求5所述的移動應用行為動態可信評估方法，其特征在于，所述模式庫還包括：預置隱狀態短序列集和預置可信閾值。

7.根據權利要求6所述的移動應用行為動態可信評估方法，其特征在于，所述通過所述隱馬爾可夫模型對待檢測的應用行為鏈進行可信評估具體包括:

S51：獲取待檢測的應用行為鏈，將應用行為鏈切分為多個行為模式；

S52：通過所述隱馬爾可夫模型中的維特比算法對各個所述行為模式分別進行計算，得到各個所述行為模式對應的隱狀態短序列；

S53：確定所有所述隱狀態短序列被包含在所述預置隱狀態短序列集中的個數，若所述個數不小于預置可信閾值，則應用行為鏈可信，若所述個數小于預置可信閾值，則應用行為鏈不可信。