【摘 要】
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现有软件胎记系统仅对程序属性进行粗略选取，导致系统性能不理想。为此，提出一种基于互信息的k-gram软件胎记选取算法。构建受保护软件的变体软件以及功能相似的软件组成的软件
【基金项目】
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郑州市科技领军人才计划基金资助项目“基于软件特征的软件水印技术研究”（94200510008）
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现有软件胎记系统仅对程序属性进行粗略选取，导致系统性能不理想。为此，提出一种基于互信息的k-gram软件胎记选取算法。构建受保护软件的变体软件以及功能相似的软件组成的软件集合，利用互信息衡量k-gram碎片与受保护软件变体类别的相关性，以此作为胎记选取的效用指标，筛选出与受保护软件关联度高、不容易受到语义保持变换影响的碎片，获取有效的k-gram胎记。实验结果表明，该算法具有较好的可信度、性抗攻击能力，以及较高的盗版检测效率。
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