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基于改进预处理PCA算法的代码混淆分析
  • 点击数:1449     发布时间:2023-03-30 04:18:29
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针对各操作系统下不同编程语言的特点导致代码分析结果不够准确的问题,本文结合PCA(principalcomponentsanalysis)算法在IOS系统下对应用的混淆代码进行分析,其中混淆方式包括控制流混淆、数据混淆和不透明谓词混淆等。文中对已有的PCA代码混淆分析在数据预处理阶段根据实际开发场景进行改进,经实验验证,改进预处理后的PCA算法其KMO值提升了27.7%,证明改进后的数据更适合进行主成分分析且更具有代表性。
关键词:

张智华,王勇上海电力大学

★李超国网数字科技控股有限公司

摘要:针对各操作系统下不同编程语言的特点导致代码分析结果不够准确的问题,本文结合PCA(principalcomponentsanalysis)算法在IOS系统下对应用的混淆代码进行分析,其中混淆方式包括控制流混淆、数据混淆和不透明谓词混淆等。文中对已有的PCA代码混淆分析在数据预处理阶段根据实际开发场景进行改进,经实验验证,改进预处理后的PCA算法其KMO值提升了27.7%,证明改进后的数据更适合进行主成分分析且更具有代表性。

关键词:主成分分析;代码混淆;IOS

在线预览:基于改进预处理PCA算法的代码混淆分析(1).pdf

《自动化博览》2023年1月刊暨《工业控制系统信息安全专刊(第九辑)》

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