Resumen

Se propone un método para identificar las vulnerabilidades del flujo de datos de software basado en el algoritmo de células dendríticas y la red neuronal convolucional mejorada para resolver eficazmente los errores de transmisión en el flujo de datos de software. En este método, primero dimos el modelo de propagación de flujo de datos de software y construimos la estructura de árbol de propagación de datos. En segundo lugar, analizamos las características de ejecución del software, tuvimos en cuenta la interacción entre los índices e identificamos las vulnerabilidades del flujo de datos mediante el algoritmo de células dendríticas y la red neuronal convolucional mejorada. Por último, realizamos un estudio en profundidad sobre el rendimiento de este método y otros algoritmos mediante simulación matemática. Los resultados muestran que este método presenta mejores ventajas en cuanto a tiempo de detección, coste de almacenamiento y tamaño del código de software.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:algoritmo de células dendríticas, método, estructura de árbol de propagación de datos, red neuronal convolucional mejorada, modelo de propagación del flujo de datos de software, vulnerabilidades del flujo de datos de software, red neuronal convolucional, vulnerabilidades del flujo de datos, tamaño del código de software, flujo de datos de software
• Keywords:dendritic cell algorithm, method, data propagation tree structure, improved convolutional neural network, software data flow propagation model, software data flow vulnerabilities, convolutional neural network, data flow vulnerabilities, software code size, software data flow