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基于改進(jìn)預(yù)處理PCA算法的代碼混淆分析

點(diǎn)擊數(shù)：1577 發(fā)布時(shí)間：2023-03-30 04:18:29
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針對(duì)各操作系統(tǒng)下不同編程語言的特點(diǎn)導(dǎo)致代碼分析結(jié)果不夠準(zhǔn)確的問題，本文結(jié)合PCA（principalcomponentsanalysis）算法在IOS系統(tǒng)下對(duì)應(yīng)用的混淆代碼進(jìn)行分析，其中混淆方式包括控制流混淆、數(shù)據(jù)混淆和不透明謂詞混淆等。文中對(duì)已有的PCA代碼混淆分析在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段根據(jù)實(shí)際開發(fā)場(chǎng)景進(jìn)行改進(jìn)，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，改進(jìn)預(yù)處理后的PCA算法其KMO值提升了27.7%，證明改進(jìn)后的數(shù)據(jù)更適合進(jìn)行主成分分析且更具有代表性。

關(guān)鍵詞：

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摘要：針對(duì)各操作系統(tǒng)下不同編程語言的特點(diǎn)導(dǎo)致代碼分析結(jié)果不夠準(zhǔn)確的問題，本文結(jié)合PCA（principalcomponentsanalysis）算法在IOS系統(tǒng)下對(duì)應(yīng)用的混淆代碼進(jìn)行分析，其中混淆方式包括控制流混淆、數(shù)據(jù)混淆和不透明謂詞混淆等。文中對(duì)已有的PCA代碼混淆分析在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段根據(jù)實(shí)際開發(fā)場(chǎng)景進(jìn)行改進(jìn)，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，改進(jìn)預(yù)處理后的PCA算法其KMO值提升了27.7%，證明改進(jìn)后的數(shù)據(jù)更適合進(jìn)行主成分分析且更具有代表性。

關(guān)鍵詞：主成分分析；代碼混淆；IOS

在線預(yù)覽：基于改進(jìn)預(yù)處理PCA算法的代碼混淆分析(1).pdf

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