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近年來未知的計算機漏洞欻量呈海量増長狀態，對于大量的漏洞數據進行及時準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（S-C）特征提取，并利用關聯了特征詞集間相互關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。通過結合詞語的類間重要程度和類內重要程度的綜合函數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，選取得到準確的特征詞集。最后，利用關聯了特征詞集間相互關系的ADE對漏洞數據集進行分類。通過實驗對比表明，S-C特征提取法能夠提取準確的特征詞集，并且結合AODE分類器的分類準確率要高于傳統的分類器模型。
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