关于软件行为轨迹分析的模型选择，需根据具体应用场景和需求进行权衡。以下是综合多个研究模型的对比分析：

一、基于行为区间划分的模型（SBMDB）

核心思想

通过划分软件行为区间，提取区间内的行为轨迹属性（如运行轨迹和功能轨迹），并采用区间化简算法降低度量复杂度。

优势

- 提高度量效率：显著降低动态可信度量时的计算资源消耗；

- 准确性提升：能有效检测异常行为，尤其对控制流攻击有较好检测能力。

局限性

- 依赖行为区间划分质量，复杂软件结构可能影响效果。

二、基于编译器插桩的模型（SDTBT）

核心思想

在GCC编译预处理阶段插入代码，获取C程序的控制流轨迹（函数调用/基本块调用），支持选择基本块或函数调用作为验证对象。

优势

- 灵活性高：可针对不同场景选择验证粒度，降低资源消耗；

- 准确性较好：能有效提取控制流相关行为，检测基于流程的攻击。

局限性

- 需修改源代码进行插桩，部署复杂度较高。

三、其他相关模型

行为轨迹描述模型（CEMTBT）：

结合运行轨迹和功能轨迹，通过化简规则降低开销，但未明确提及效率提升。

全行为路径分析模型：属于用户行为分析范畴，与软件动态可信度量不同，主要用于产品用户体验优化。

四、选择建议

优先考虑准确性：

若需强效攻击检测，选择SBMDB或SDTBT；

兼顾效率与灵活性：

SDTBT在编译阶段获取数据，适合持续集成环境；

复杂场景适配：

SBMDB的区间化简策略对大规模软件更友好。

建议根据实际应用场景（如安全检测、性能优化等）进行模型选型，并可结合多种方法取长补短。