公开(公告)号：CN106339322A

公开(公告)日：2017-01-18

申请号：CN201610821508.7

申请日：2016-09-13

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 徐东 ,  罗年垒 ,  张子迎 ,  孟宇龙 ,  张朦朦 ,  姬少培

IPC: G06F11/36 ,  G06N7/00

CPC classification number: G06F11/3612 ,  G06N7/005

Abstract: 本发明涉及计算机软件技术领域，具体涉及一种基于HMM-ACO的软件行为预测的方法。本发明包括：(1)建立知识库；知识库包括模型参数集、可观测序列集对应的标准隐状态短序列集、判定待检测序列是否异常的阈值；(2)进行软件行为识别，得到软件运行过程中产生的待检测系统调用序列集；(3)进行软件行为预测。本发明通过研究HMM在软件行为预测方面存在应用上的缺陷，即HMM会因为参数B的问题而陷入局部最优，导致模型精度下降，建立了蚁群算法与HMM相结合的新模型HMM-ACO，有效地提高了模型的精度，进而提高了软件行为预测的准确率。