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近年來未知的計算機漏洞欻量呈海量増長狀態(tài)，對于大量的漏洞數(shù)據(jù)進行及時準(zhǔn)確的分析和分類管理，是十分重要且有待解決的問題。因此，提出一種基于信息熵與綜合函數(shù)（S-C）特征提取，并利用關(guān)聯(lián)了特征詞集間相互關(guān)系的平均一階依賴貝葉斯模型（AODE）分類器的分類方法對計算機漏洞描述信息進行文本分類。首先，利用S-C特征提取法提取特征詞。通過結(jié)合詞語的類間重要程度和類內(nèi)重要程度的綜合函數(shù)C，計算出詞語對于類別的重要程度。再利用詞語對于類別間的信息熵S，來弱化對于分類較為混亂的詞語的重要程度，選取得到準(zhǔn)確的特征詞集。最后，利用關(guān)聯(lián)了特征詞集間相互關(guān)系的ADE對漏洞數(shù)據(jù)集進行分類。通過實驗對比表明，S-C特征提取法能夠提取準(zhǔn)確的特征詞集，并且結(jié)合AODE分類器的分類準(zhǔn)確率要高于傳統(tǒng)的分類器模型。
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