带部分标记的软件行为踪迹研究  

Research on Partly Tokenized Software Behavior Footprints

作　　者：彭成[1] 杨路明[1] 满君丰[2] 

机构地区：[1]中南大学信息科学与工程学院,长沙410083 [2]湖南工业大学计算机与通信学院,湖南株洲412008

出　　处：《小型微型计算机系统》2013年第3期466-470,共5页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：国家自然科学基金项目(60773110)资助;湖南省自然科学基金项目(09JJ6087)资助;湖南省研究生创新(CX2009B200)资助;湖南省教育厅项目(09C316)资助

摘　　要：在网络化软件交互过程中,事务产生的行为序列中某些行为的标记(Token)丢失或不可用,导致无法对这些事务进行进一步的分析和处理,比如事务追踪、行为描述、行为模板提取等都难以实现.为了解决这个问题,首先提出了事务处理过程满足马尔科夫性(Markov)的状态转移模型(STM),再将该模型中的状态根据状态划分算法,分割成若干偶图子系统,并分别将这些偶图子系统转化为网络流图,最后采用网络流中最大流(MF)方法对状态转移模型中带部分标记的行为踪迹重新标识,将标识的结果整理成完整的踪迹序列,为后续的行为分析提供便利.实验结果表明,文章提出的方法是有效和可行的.During the interactive process of networked software,transactions generated behavior sequences,some behavior′s token lost or unavailable make it impossible for these transactions further analysis and processing,such as transaction tracking,behavior description,and behavior template extraction etc are difficult to realize.In order to solve this problem,Firstly,the paper proposed a state transition model(STM) of transaction processing which satisfies the Markov property,then the state division algorithm is applied to divide the STM into several bipartite sub-systems,and these bipartite sub-systems are transformed into network flow graph,Finally,re-identified these partly tokenized behavior footprints in the state transition model using the network maximum flow(MF) method,and organized the tokenized footprints into a complete footprint sequences,which provides great convenience for follow-up behavior analysis.The effectiveness and feasibility of the proposed method are validated through experiments.

关 键 词：网络化软件 行为踪迹 状态转移模型 最大流方法 

分 类 号：TP371[自动化与计算机技术—计算机系统结构]