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电子交易中软件运行时行为分析与预测
作 者: 丁大伟
导 师: 李长云
学 校: 湖南工业大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: 电子交易 行为监测 行为分析 行为预测 隐马尔可夫模型
分类号: TP311.52
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
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内容摘要
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在开放的网络环境中,新型分布式软件呈现出不同于集中式软件和传统分布式软件的特点,它们是开放动态的、松散聚合的、复杂的,在这样环境下实施软件监管具有前所未有的难度。电子交易处于这种开放的网络环境下,用户经常需要与陌生客户进行交易,用户的交易行为主要通过交易软件来实现。由于软件运行时行为信息是软件运行期信息的核心,因此对软件运行时行为进行分析,并根据分析结果对后续行为发展态势进行主动预测,能够有效规避交易过程中欺骗、欺诈等反常行为,避免造成严重的后果,这对电子交易的发展具有重要意义。本文主要工作有:(1)在行为信息监测方面,采用动态AOP技术监测相关的软件实体产生的交互事件,以事件为基本单元,将系统可监测的状态变化映射为有语义含义的事件,用时序序列描述实体交互的行为过程及效应。(2)在行为序列分析方面,针对已有行为序列分析方法主要关注无重复子序列且行为序列模板不够简洁的问题,本文提出一种有标记、复杂的行为序列分析方法。在行为分析过程中,利用聚类技术提取行为序列,自动鉴别和移除重复子序列并记录其内容及位置;挖掘移除部分的模体,用正则表达式描述行为模板以简化模板,该方法有效提高了行为分析效率。(3)在行为预测方面,针对已有行为预测方法多数适合传统分布式软件系统,且主要关注交互结果的可信,未对运行期的软件交互行为态势预测问题给出很好的解决方案,本文提出一种基于隐马尔可夫模型的软件行为预测方法。通过行为序列分析方法提取行为模板作为观察序列,用向后算法预测其后续可能事件的善恶,对恶意行为及时报警,对非恶意行为预测其后续行为意图;用向前算法获取观察序列的最佳的行为意图序列,通过Viterbi算法确定当前已发生的行为意图序列并计算后续行为意图。该方法可以有效提高HMM的训练效率并准确预测行为的后续可能事件,也可以主动预测未来行为趋势。(4)本文设计了一个电子交易原型系统,并给出了一个应用案例,通过测试和分析验证了本文提出的方法的可行性和有效性。
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全文目录
摘要 4-5 ABSTRACT 5-10 绪论 10-16 1.1 选题背景、目的及意义 10-12 1.1.1 选题背景 10-11 1.1.2 目的及意义 11-12 1.2 国内外研究现状 12-14 1.2.1 行为分析 12-13 1.2.2 行为预测 13-14 1.3 本文工作 14 1.4 论文结构 14-16 第二章 相关技术概述 16-22 2.1 行为序列提取技术 16-17 2.1.1 序列模板挖掘技术 16 2.1.2 模体发现技术 16-17 2.2 行为预测技术 17-21 2.2.1 隐马尔可夫模型 17-20 2.2.2 机器学习 20-21 2.3 本章小结 21-22 第三章 软件运行时行为分析 22-38 3.1 软件运行时行为分析 22-23 3.2 运行时数据监测 23-24 3.3 行为序列的产生 24-27 3.4 行为模式提取 27-36 3.4.1 频繁出现子序列提取 27-31 3.4.2 频繁出现子序列数量计算 31-33 3.4.3 模式转化 33-36 3.5 本章小结 36-38 第四章 软件运行时行为预测 38-55 4.1 预测规则知识库 38-39 4.2 行为预测模型 39-40 4.3 模型训练 40-44 4.4 后续可能事件预测 44-48 4.4.1 评估模型选择 44-46 4.4.2 评估决策 46-48 4.5 行为意图预测 48-54 4.5.1 行为意图预测模型 49-51 4.5.2 行为意图预测算法 51-54 4.6 本章小结 54-55 第五章 实例分析 55-62 5.1 电子交易原型系统 55-56 5.2 行为分析测试 56-57 5.3 行为预测测试 57-61 5.3.1 后续可能事件预测 58-59 5.3.2 行为意图预测 59-61 5.4 本章小结 61-62 第六章 总结与展望 62-64 6.1 论文工作总结 62-63 6.2 未来工作展望 63-64 参考文献 64-68 附录 68-69 致谢 69
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 软件工程 > 软件开发
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