基于非线性模糊矩阵的代码混淆有效性评估模型

• 作 者: 苏庆 林泽明 林志毅 黄剑锋
• 机 构: 广东工业大学计算机学院
• 出 处: 计算机科学
• 发表日期: 2019年4期
• 关键词: 代码混淆评估模型 非线性模糊矩阵 突出性 代码混淆算法
• 基金项目: 国家自然科学基金(61572142);广东省自然科学基金(2017A030310013,2018A030313389);广东省科技计划(2016B030306004,2016A010101027);广州市科技计划(201604016041)资助

为了解决目前代码混淆评估方法对代码混淆效果区分度不高的问题,文中提出一种基于非线性模糊矩阵的代码混淆有效性评估模型MNLFM(Code Obfuscation Effective Assessment Model Based on Nonlinear Fuzzy Matrices),并证明了MNLFM具有评估合理性、单调递增性、连续性和突出性等特性。MNLFM可以明显改善当前代码混淆评估领域在混淆效果方面可区分性差的现状。通过量化评估指标、确定隶属函数和构造非线性模糊矩阵等方法进行建模。建立一个Java程