【摘 要】
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近年来未知的计算机漏洞数量呈海量增长状态,对于大量的漏洞数据进行及时准确的分析和分类管理,是十分重要且有待解决的问题。因此,提出一种基于信息熵与综合函数(S-C)特征提
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北省计算机虚拟技术与系统集成实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金Nos.61472341, 61772449, 61572420, 61807028, 61802332
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近年来未知的计算机漏洞数量呈海量增长状态,对于大量的漏洞数据进行及时准确的分析和分类管理,是十分重要且有待解决的问题。因此,提出一种基于信息熵与综合函数(S-C)特征提取,并利用关联了特征词集间相互关系的平均一阶依赖贝叶斯模型(AODE)分类器的分类方法对计算机漏洞描述信息进行文本分类。首先,利用S-C特征提取法提取特征词。通过结合词语的类间重要程度和类内重要程度的综合函数C,计算出词语对于类别的重要程度。再利用词语对于类别间的信息熵S,来弱化对于分类较为混乱的词语的重要程度,选取得到准确的特征词集。最后
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