公开(公告)号：CN108549816B

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN201810292119.9

申请日：2018-03-30

Applicant: 北京理工大学 ,  北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 单纯 ,  刘丽媛 ,  尤龙 ,  张思聪 ,  危胜军

IPC: G06F21/57

Abstract: 本发明公开了一种基于有向加权网络的软件安全性的量化评估方法。使用本发明能够对软件结构的复杂性和有序性两方面进行度量，实现对复杂软件的设计安全性的综合评估，能贴近复杂网络的真实情况，更为合理。本发明基于软件的有向加权网络模型，利用信息熵的概念，采用网络节点的连接度与抽象度实现对软件结构的有序性度量；此外，基于软件的有向加权网络模型，对软件结构的复杂性度量进行了改进，改进了节点波及度的计算方法，并提出以系统平均波及度为指标，对软件结构的复杂性进行度量。

公开(公告)号：CN108549816A

公开(公告)日：2018-09-18

申请号：CN201810292119.9

申请日：2018-03-30

Applicant: 北京理工大学 ,  北京计算机技术及应用研究所

Inventor： 单纯 ,  刘丽媛 ,  尤龙 ,  张思聪 ,  危胜军

IPC: G06F21/57

Abstract: 本发明公开了一种基于有向加权网络的软件安全性的量化评估方法。使用本发明能够对软件结构的复杂性和有序性两方面进行度量，实现对复杂软件的设计安全性的综合评估，能贴近复杂网络的真实情况，更为合理。本发明基于软件的有向加权网络模型，利用信息熵的概念，采用网络节点的连接度与抽象度实现对软件结构的有序性度量；此外，基于软件的有向加权网络模型，对软件结构的复杂性度量进行了改进，改进了节点波及度的计算方法，并提出以系统平均波及度为指标，对软件结构的复杂性进行度量。

公开(公告)号：CN109165160A

公开(公告)日：2019-01-08

申请号：CN201810987740.7

申请日：2018-08-28

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 单纯 ,  张思聪 ,  孙世有 ,  危胜军 ,  刘臻

IPC: G06F11/36 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种基于核主成分分析算法的软件缺陷预测模型设计方法，步骤一、确定用于训练模型的数据集，并将数据集划分为训练集和测试集；步骤二、使用核主成分分析算法对训练集进行降维处理：选择核函数并确定核函数的参数，选择降维的维度，然后对训练集降维；步骤三、将降维后的训练集作为输入，选择高斯(RBF)函数作为SVM核函数，定义取值区间和步长，使用网格搜索通过十折交叉验证的实验方法来寻找SVM的参数惩罚因子C和核函数参数σ的最优解；步骤四、通过测试集来测试模型的性能，完成软件缺陷预测模型的设计，本发明能够解决软件缺陷的度量元中存在冗余数据的问题，提高机器学习算法准确率。