基于擠壓激勵網(wǎng)絡(luò)的惡意代碼家族檢測方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>902 K
標(biāo)簽： 惡意代碼 機器學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹：惡意代碼已經(jīng)成為威脅網(wǎng)絡(luò)安全的重要因素?；跈C器學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測方法已經(jīng)取得較好的效果，但面對相似的惡意代碼家族，往往效果不佳。對此，提出了一種基于擠壓激勵網(wǎng)絡(luò)的檢測算法，由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)與擠壓和激勵(Squeeze-and-Excitation，SE)模塊構(gòu)成。CNN先快速提取惡意代碼的圖像特征，SE模塊對多通道特征圖進行全局平均池化，將全局信息壓縮，然后通過全連接層自適應(yīng)學(xué)習(xí)，并將每個通道特征圖賦予不同的權(quán)重來表示不同的重要程度，指導(dǎo)激勵或抑制特征信息。實驗結(jié)果表明，該方法相對于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法有更好的檢測效果，與深度學(xué)習(xí)算法相比檢測效果也有一定的提升且參數(shù)量大大減少。
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