| 惡意代碼可視化分類研究 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：3777 K | |
| 標(biāo)簽： BODMAS數(shù)據(jù)集 CA模塊 MA模塊 | |
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| 文檔介紹：新型惡意代碼設(shè)計變得日益復(fù)雜，傳統(tǒng)的識別并檢測方法已經(jīng)滿足不了當(dāng)前的需求。因此，在對BODMAS數(shù)據(jù)集分析的基礎(chǔ)上，將其進行可視化處理并進行分類。同時考慮到現(xiàn)有惡意代碼可視化分類模型主要依賴全局特征，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上設(shè)計了一個CA（通道級局部特征關(guān)注）模塊和一個MA（多尺度局部特征關(guān)注）模塊，構(gòu)建了兩個新模型，巧妙地結(jié)合全局與局部特征。在BODMAS數(shù)據(jù)集上，新模型在惡意代碼種類識別并分類平均準(zhǔn)確率相比于BODMAS數(shù)據(jù)集論文描述的方法得到了提高，證明了數(shù)據(jù)集可視化可行性和新模型的有效性，為未來研究提供了重要的數(shù)據(jù)和實驗基礎(chǔ)。 | |
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