以任意不同的可信应用程序作为各个粒子的初始位置，根据各个粒子的初始位置，获取各个粒子的适应度，即粒子对应的可信应用程序的功能、作用及安全等级，根据粒子的适应度，更新各个粒子的最佳位置及粒子群的全局最佳位置，根据各个粒子的最佳位置及粒子群的全局最佳位置，更新各个粒子的位置，再次计算各个粒子的适应度，重复这一过程进行优化学习，直至迭代次数达到最大迭代次数，其中粒子的最佳位置为该粒子对应的最接近于当前计算机所需应用程序的可信应用程序，全局最佳位置为所有粒子最佳位置中最接近当前当前计算机所需应用程序的可信应用程序。例如，目标计算机I的白名单中包括200个可信应用程序，分别为可信应用程序I至可信应用程序200，将粒子I至粒子5的初始位置依次设置为可信应用程序I至可信应用程序5，根据各个粒子的初始位置获取各个粒子的适应度，即各个粒子对应的功能、作用及安全等级，根据各个粒子对应的功能、作用及安全等级与当前计算机所需应用程序的功能、作用及安全等级之间的差距，获取各个粒子的最佳位置及粒子群的全局最佳位置，第一次优化学习后，粒子I至粒子5的最佳位置依次为可信应用程序I至可信应用程序5，全局最佳位置为可信应用程序5，根据各个粒子的最佳位置和粒子群的全局最佳位置以及各个可信应用程序之间的关系，更新各个粒子的位置，即粒子对应到其他的可信应用程序，更新后粒子I的位置可信应用程序10，粒子2的位置为可信应用程序20，粒子3的位置为可信应用程序30，粒子4的位置为可信应用程序40，粒子5的位置为可信应用程序50，重新获取各个粒子的适应度，重复这一过程，直至迭代次数达到50次。
[0059]步骤205:针对于每一个粒子群，判断是否存在不再发生改变的全局最佳位置，如果是，执行步骤206，否则执行步骤208。
[0060]在本发明一个实施例中，在各个粒子群优化学习次数到达设置的最大迭代次数后，分别判断各个粒子群中是否存在不再随着迭代学习而发生改变的全局最佳位置，当一个全局最佳位置不再随着迭代次数的增加而发生变化时，说明该全局最佳位置对应的可信应用程序的功能、作用及安全等级符合当前计算机所需应用程序要求，应将该全局最佳位置对应的可信应用程序添加到当前计算机的白名单中，相应的执行步骤206，如果没有一个全局最佳位置稳定在某一个可信应用程序处，说明该目标计算机的白名单中包括的各个可信应用程序的功能、作用及安全等级均布满足当前计算机所需应用程序的要求，不需要从该目标计算机的白名单中获取应用程序，对应的执行步骤208。例如，粒子群I在进行优化学习50次后，5个粒子都收敛于同一个位置，该位置对应于可信应用程序60，此时粒子群I的全局最佳位置也对应于可信应用程序60，在粒子群I迭代次数为40次时，全局最佳位置已经稳定在可信应用程序60，之后的10次迭代全局最佳位置没有发生改变，说明粒子群I对应的目标计算机I的白名单中的可信应用程序60是符合当前计算机所需应用程序要求的应用程序，相应针对粒子群I执行步骤206 ;粒子群2在进行优化学习50次后，5个粒子并没有收到到一个位置，全局最佳位置在50次迭代过程中一直变动，说明粒子群2对应的目标计算机2的白名单中包括的各个可信应用程序均布满足当前计算机所需应用程序的要求，无需从目标计算机2的白名单中获取应用程序，相应的执行步骤208。
[0061]步骤206:将各个粒子群中不再发生改变的全局最佳位置对应的可信应用程序作为当前计算机所需的第一应用程序，将各个粒子群对应的第一应用程序汇集到一起，并进行去重处理。
[0062]在本发明一个实施例中，针对于达到最大迭代次数后，包括不再发生改变的全局最佳位置的各个粒子群，不再发生改变的全局最佳位置对应的可信应用程序就是当前计算机所需的第一应用程序，分别从各个目标计算机的白名单中取出当前计算机所需的第一应用程序，将从各个目标计算机的白名单中获取的第一应用程序汇集到一起，去除重复的第一应用程序。例如，从目标计算机I的白名单中取出可信应用程序60，从目标计算机3的白名单中取出可信应用程序80和可信应用程序85，直至将所有第一应用程序从对应的目标计算机的白名单中取出，共获得200个第一应用程序，对这200个第一应用程序进行去重处理，如目标计算机I中的可信应用程序60与目标计算机3中的可信应用程序80是同一个应用程序，则去掉其中一个，去重后共包括180个第一应用程序。
[0063]步骤207:将去重后的各个第一应用程序添加到当前计算机上的空白白名单中，并结束当前流程。
[0064]在本发明一个实施例中，对从各个目标计算机获取的第一应用程序去重后，将去重后的第一应用程序添加到在当前计算机上创建的空白白名单中，完成白名单的创建。例如，将去重后的180个第一应用程序添加到当前计算机上的空白白名单中。
[0065]步骤208:不从该粒子群对应的目标计算机的白名单中获取应用程序。
[0066]在本发明一个实施例中，针对于达到最大迭代次数后，不包括不再发生改变的全局最佳位置的粒子群，说明该粒子群对应的目标计算机的白名单中不包括当前计算机所需的应用程序，对应的不从该粒子群对应的目标计算机的白名单中获取所需应用程序。例如，粒子群2中不包括不再发生改变的全局最佳位置，相应的不从粒子群2中获取当前计算机所需的应用程序。
[0067]在白名单创建完成之后，为了保证当前计算机的易用性及业务的正常执行，需要定时对当前计算机上的白名单进行更新，白名单的更新方法如图3所示，包括:
[0068]步骤301:设定更新的间隔时间。
[0069]在本发明一个实施例中，根据当前计算机应用领域所使用应用程序的更新速度，确定对当前计算机白名单更新的间隔时间。例如，当前计算机应用与平面设计领域，相关的绘图软件一般每个月进行一个更新或升级，那么就将当前计算机白名单更新的时间时间设置为I个月。
[0070]步骤302:每隔一个间隔时间，根据当前计算机的应用领域、用途及属性，对至少一个目标计算机上白名单中的各个可信应用程序进行优化，获取当前计算机所需的第二应用程序。
[0071]在本发明一个实施例中，每经过一个间隔时间，根据当前计算机的应用领域、用途及属性，从目标计算机的白名单中优化出当前计算机所需的第二应用程序，具体从目标计算机白名单中优化出第二应用程序的过程与上述实施例中获取第一应用程序的过程相同，再次不再赘述。例如，当前计算机应用与平面设计领用，主要用于绘制图形，还需要通过通讯软件与客户进行交流，通过这些信息，分别对100台目标计算机白名单中的可信应用程序进行优化，从符合条件的目标计算机白名单中优化出当前计算机所需的第二应用程序。
[0072]步骤303:对从各个目标计算机上获取的第二应用程序进行去重处理，将去重后的第二应用程序作为更新应用程序。
[0073]在本发明一个实施例中，将从各个目标计算机白名单中获取的各个第二应用程序汇集到一起，进行去重处理，去除重复的第二应用程序，将去重后的第二应用程序作为更新应用程序。例如，从100台目标计算机白名单中共优化出240个当前计算机所需的第二应用程序，对这240个第二应用程序进行去重处理后，剩余200个没有重复的第二应用程序，将这200个第二应用程序作为当前计算机白名单的更新应用程序。
[0074]步骤304:判断所有更新应用程序中是否包括当前计算机白名单不包括的应用程序，如果是，执行步骤305，否则继续执行步骤302。
[0075]在本发明一个实施例中，在获取到当前计算机白名单的更新应用程序之后，将获取的所有更新应用程序与当前计算机白名单中已有的应用程序进行比较，如果所有更新应用程序中有当前计算机白名单中没有的应用程序，则需要将当前计算机白名单中没有的更新应用程序添加到当前计算机白名单中，相应的执行步骤305，如果当前计算机白名单中包括已有应用程序涵盖了所有更新应用程序，说明当前计算机白名单无需进行更新，相应的执行步骤302，继续按照间隔时间获取更新应用程序。例如，将200个更新应用程序与当前计算机白名单中已有的180个应用程序进行比较后，发现200个更新应用程序中有30个应用程序是当前计算机白名单中没有的应用程序，相应的执行步骤305。
[0076]步骤305:将当前计算机白名单中不包括的更新应用程序添加到当前计算机白名单中，并继续执行步骤302。
[0077]在本发明一个实施例中，当所有更新应用程序中包括当前计算机白名单中没有的应用程序时，将这些当前计算机白名单中不包括的