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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>C語言|源代碼>基于知識(shí)蒸餾的惡意代碼家族檢測(cè)方法研究綜述

      基于知識(shí)蒸餾的惡意代碼家族檢測(cè)方法研究綜述

      2021-04-20 | rar | 2.91 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　近年來，惡意代碼變種層出不窮，惡意軟件更具隱蔽性和持久性，亟需快速有效的檢測(cè)方法來識(shí)別惡意樣本。針對(duì)現(xiàn)文中提出了一種基于知識(shí)蒸餾的惡意代碼家族檢測(cè)方法，該模型通過逆向反編譯惡意樣本，利用惡意代碼可視化技術(shù)將進(jìn)制文本轉(zhuǎn)為圖像，以此避免對(duì)傳統(tǒng)特征工程的依賴。在教師網(wǎng)絡(luò)模型中采用殘差網(wǎng)絡(luò)，在提取圖像紋理深層次特征的同時(shí)，引入通道域注意力機(jī)制，根據(jù)通道權(quán)重的變化，來提取圖像中的關(guān)鍵信息。為了加快對(duì)待檢測(cè)樣夲的識(shí)別效率，解決基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)模型參數(shù)量大和計(jì)算資源消耗嚴(yán)重等冋題，倢用教師網(wǎng)絡(luò)模型來指導(dǎo)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明學(xué)生網(wǎng)終在降低模型復(fù)雜度的同時(shí)，保持了惡意代碼家族的檢測(cè)效果，有利于對(duì)批量樣夲的檢測(cè)和移動(dòng)端的部署。

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