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申请/专利权人：广东工业大学

摘要：本发明公布了一种基于LGF‑Net的代码混淆有效性评估方法及系统，具体实现步骤如下：（1）首先获取数据集中每一个程序的源代码对应的已混淆代码和反混淆代码；然后从源代码、已混淆代码和反混淆代码中提取特征，得到第一特征集合；接着为第一特征集合赋予一个混淆效果等级，并将第一特征集合与其混淆效果等级表示为一个序偶；最后把所有的序偶构成一个代码混淆有效性评估数据集，称为第一数据集。（2）构建代码混淆有效性评估模型LGF‑Net：LGF‑Net通过局部特征模块进行特征选择和处理，通过全局特征模块进行特征融合。（3）使用第一数据集对LGF‑Net进行训练和测试，得到训练好的LGF‑Net。（4）运用训练好的LGF‑Net评估代码混淆算法，得到该算法的混淆效果等级。

主权项：1.一种基于LGF-Net的代码混淆有效性评估方法，其特征在于，包括：S1：对于数据集中的每一个程序，首先获取该程序的源代码对应的已混淆代码和反混淆代码；然后从源代码、已混淆代码和反混淆代码中提取特征，得到第一特征集合F；接着为F赋予一个混淆效果等级y，并将F与其对应的y表示为一个序偶；最后把所有的序偶构成一个代码混淆有效性评估数据集，称为第一数据集D，并将D划分为训练集和测试集；S2：构建代码混淆有效性评估模型LGF-Net；LGF-Net通过局部特征模块LFTM进行特征选择和处理，通过全局特征模块GFTM进行特征融合；具体步骤包括：S21：对于第一特征集合F，使用批量归一化操作BN对F进行归一化处理，得到第二特征 集合； S22：将传入到LFTM进行特征选择和处理：LFTM包括特征处理模块FT、第一决策步、第 二决策步和第三决策步；首先使用特征处理模块FT对进行特征处理；然后经过第一决策 步、第二决策步和第三决策步三个决策步的特征选择和处理后，得到每个决策步对应的输 出，分别为第一特征向量、第二特征向量和第三特征向量； S23：将传入到GFTM进行特征融合：GFTM包括第一残差连接块Resblock1、第二残差连 接块Resblock2和第三残差连接块Resblock3；通过Resblock1、Resblock2和Resblock3三个残 差连接块逐步将与、和进行特征融合，最终得到GFTM的输出； S24：使用全连接层FC对进行转换，并通过Softmax函数对转换后的结果进行处理， 得到最终的预测结果； S3：训练S2中构建好的代码混淆有效性评估模型LGF-Net：分别使用训练集和测试集对LGF-Net进行训练和测试，得到训练好的LGF-Net；S4：首先使用待评估的代码混淆算法混淆程序中的源代码，得到对应的已混淆代码；然后使用反混淆工具对该已混淆代码进行反混淆，得到对应的反混淆代码；接着根据S1中提取特征的做法，从源代码、已混淆代码和反混淆代码中提取特征，得到对应的F；最后将F输入到S3中训练好的LGF-Net中，得到待评估的代码混淆算法的混淆效果等级。

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