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基于改進預(yù)處理PCA算法的代碼混淆分析

點擊數(shù)：1636 發(fā)布時間：2023-03-30 04:18:29
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針對各操作系統(tǒng)下不同編程語言的特點導(dǎo)致代碼分析結(jié)果不夠準確的問題，本文結(jié)合PCA（principalcomponentsanalysis）算法在IOS系統(tǒng)下對應(yīng)用的混淆代碼進行分析，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)實際開發(fā)場景進行改進，經(jīng)實驗驗證，改進預(yù)處理后的PCA算法其KMO值提升了27.7%，證明改進后的數(shù)據(jù)更適合進行主成分分析且更具有代表性。

關(guān)鍵詞：

★張智華，王勇上海電力大學(xué)

★李超國網(wǎng)數(shù)字科技控股有限公司

摘要：針對各操作系統(tǒng)下不同編程語言的特點導(dǎo)致代碼分析結(jié)果不夠準確的問題，本文結(jié)合PCA（principalcomponentsanalysis）算法在IOS系統(tǒng)下對應(yīng)用的混淆代碼進行分析，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)實際開發(fā)場景進行改進，經(jīng)實驗驗證，改進預(yù)處理后的PCA算法其KMO值提升了27.7%，證明改進后的數(shù)據(jù)更適合進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

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《自動化博覽》2023年1月刊暨《工業(yè)控制系統(tǒng)信息安全專刊（第九輯）》

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