La programación de activación por disparador (TAP) es una herramienta inteligente, que facilita a los usuarios la creación de reglas inteligentes para dispositivos y aplicaciones de IoT. Desafortunadamente, con la popularización de TAP y cada vez más reglas, la cadena de reglas a partir de múltiples reglas aparece gradualmente y trae consigo más amenazas. Trabajos anteriores prestan más atención a la construcción del modelo de seguridad, pero poca gente se enfoca en cómo identificar con precisión la cadena de reglas a partir de múltiples reglas. La identificación inexacta de cadenas de reglas llevará a la omisión de cadenas de reglas con amenazas. En este documento se propone un modelo de reconocimiento de cadenas de reglas basado en múltiples características, TapChain, que puede identificar con mayor precisión la cadena de reglas sin necesidad de código fuente. Diseñamos un algoritmo de corrección para TapChain que nos ayude a obtener los resultados correctos del análisis de NLP. Extraemos 12 características de 5 aspectos de las
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