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针对软件可靠性早期预测中软件复杂性度量属性维数灾难问题,提出了一种基于最小绝对值压缩与选择方法(The Least Absolute Shrinkage and Select Operator,LASSO)和最小角回归(Least Angle Regression,LARS)算法的软件复杂性度量属性特征选择方法。该方法筛选掉一些对早期预测结果影响较小的软件复杂性度量属性,得到与早期预测关系最为密切的关键属性子集。首先分析了LASSO回归方法的特点及其在特征选择中的应用,然后对LARS算法进行了修正,使其可以解决LASSO方法所涉及的问题,得到相关的复杂性度量属性子集。最后结合学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络进行软件可靠性早期预测,并基于十折交叉方法进行实验。通过与传统特征选择方法相比较,证明所提方法可以显著提高软件可靠性早期预测精度。 相似文献
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可信计算中对象访问授权协议的分析与改进 总被引:1,自引:0,他引:1
可信平台模块的对象访问授权协议是可信平台模块安全的基础。依据可信计算对象访问授权模型,在对OIAP和OSAP协议的特点及所存在的安全漏洞进行分析的基础上,提出了一个改进的对象访问授权协议。通过对改进协议的形式化分析和模拟实现,证明该协议可以抵抗外部调用者的替换攻击和中间人攻击。此外,通过在协议中引入对称密码算法,有效地解决了外部调用者和TPM之间授权认证和传输会话的机密性保护问题,在一定程度上提高了作为TCB信任根的TPM模块的安全性。 相似文献
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对于信息系统而言,数据信息的安全性是十分重要的,数据的完整性是数据安全最重要的表现形式。为了确保系统中数据信息的安全性,提高系统可靠性,需要对数据的完整性进行分析和验证。针对数据完整性的定量评估问题,提出使用概率计算树逻辑对完整性定义进行形式化描述,并建立相应的马尔可夫决策过程定量评估模型,运用概率模型检测算法对完整性进行的评估,实现对完整性的定量验证。通过把提出的评估模型应用于交互式电子手册系统,定量计算出了该系统模型的完整性,为系统开发中的完整性需求提供支持。 相似文献
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