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通过合并静态分析和动态学习，提出了一种两阶段的数据流属性分析方法．该方法不仅考虑系统调用参数值，也学习系统调用参数之间的二元关系，通过数据依赖图识别无关参数和无用关系．给出了新方法的描述，分析了其特点．在Linux程序上的实验表明，该方法效率较高，入侵检测引起的性能负载较低．
基于程序行为异常检测的数据流属性分析
【摘 要】
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通过合并静态分析和动态学习，提出了一种两阶段的数据流属性分析方法．该方法不仅考虑系统调用参数值，也学习系统调用参数之间的二元关系，通过数据依赖图识别无关参数和无用关系．给
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
【出 处】
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上海交通大学学报
【发表日期】
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2007年11期
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