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基于运行参数增强API序列的勒索软件动态检测方法研究
被引量：
1
1
作者
魏松杰
吴琴琴
袁军翼
《信息网络安全》
北大核心
2025年第5期713-721,共9页
基于软件运行时API调用序列的勒索软件检测技术已被广泛验证有效。但现有方法大多未充分考量API调用运行时参数对行为分析的影响,导致模型泛化能力受限。文章融合API调用对象与参数配置的双重视角,提出无监督与有监督结合的检测框架。首...
基于软件运行时API调用序列的勒索软件检测技术已被广泛验证有效。但现有方法大多未充分考量API调用运行时参数对行为分析的影响,导致模型泛化能力受限。文章融合API调用对象与参数配置的双重视角,提出无监督与有监督结合的检测框架。首先,采用特征哈希技术将离散的API调用参数映射至有限可控的特征空间;然后,通过无监督预训练从海量无标签参数序列中学习丰富、复杂的语义关系;最后,利用带标签样本进行监督微调以提升检测精度。实验表明,该方法在真实数据集测试中取得0.978的准确率,检测性能显著优于同类方案。
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关键词
程序行为建模
无监督学习
勒索软件
恶意软件检测
API序列
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职称材料
基于自注意力机制的网络局域安全态势融合方法研究
被引量：
8
2
作者
杨志鹏
刘代东
+1 位作者
袁军翼
魏松杰
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024年第3期398-410,共13页
针对传统网络安全态势感知方法无法高效整合多节点数据、获取全局网络安全态势的问题,文章提出了一种基于自注意力机制(Self-Attention Mechanism)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络与卷积神经网络(Convolutional Neural...
针对传统网络安全态势感知方法无法高效整合多节点数据、获取全局网络安全态势的问题,文章提出了一种基于自注意力机制(Self-Attention Mechanism)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的网络局域安全态势融合方法 SA-RBF-CNN(Self-Attention-RBFCNN)。通过自注意力机制,模型能有效识别并强调关键节点,增强对全局安全态势的认识。同时,改进的RBF结构与CNN结合能进一步提炼特征,增强模型对复杂数据模式的捕捉能力。实验结果显示,SA-RBF-CNN在识别网络安全态势预测的关键指标上优于其他类似方法,与传统态势感知方法相比,其提升了计算速度,减少了通信开销,证明该模型具有一定的实际应用价值。
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关键词
网络安全态势感知
自注意力机制
深度学习
径向基神经网络
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职称材料
题名
基于运行参数增强API序列的勒索软件动态检测方法研究
被引量：
1
1
作者
魏松杰
吴琴琴
袁军翼
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《信息网络安全》
北大核心
2025年第5期713-721,共9页
基金
工业和信息化部2020年工业互联网创新发展工程项目[TC200H01V]。
文摘
基于软件运行时API调用序列的勒索软件检测技术已被广泛验证有效。但现有方法大多未充分考量API调用运行时参数对行为分析的影响,导致模型泛化能力受限。文章融合API调用对象与参数配置的双重视角,提出无监督与有监督结合的检测框架。首先,采用特征哈希技术将离散的API调用参数映射至有限可控的特征空间;然后,通过无监督预训练从海量无标签参数序列中学习丰富、复杂的语义关系;最后,利用带标签样本进行监督微调以提升检测精度。实验表明,该方法在真实数据集测试中取得0.978的准确率,检测性能显著优于同类方案。
关键词
程序行为建模
无监督学习
勒索软件
恶意软件检测
API序列
Keywords
program behavior modeling
unsupervised learning
ransomware
malware detection
API sequence
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于自注意力机制的网络局域安全态势融合方法研究
被引量：
8
2
作者
杨志鹏
刘代东
袁军翼
魏松杰
机构
南京理工大学网络空间安全学院
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024年第3期398-410,共13页
基金
工信部2020年工业互联网创新发展工程[TC200H01V]。
文摘
针对传统网络安全态势感知方法无法高效整合多节点数据、获取全局网络安全态势的问题,文章提出了一种基于自注意力机制(Self-Attention Mechanism)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的网络局域安全态势融合方法 SA-RBF-CNN(Self-Attention-RBFCNN)。通过自注意力机制,模型能有效识别并强调关键节点,增强对全局安全态势的认识。同时,改进的RBF结构与CNN结合能进一步提炼特征,增强模型对复杂数据模式的捕捉能力。实验结果显示,SA-RBF-CNN在识别网络安全态势预测的关键指标上优于其他类似方法,与传统态势感知方法相比,其提升了计算速度,减少了通信开销,证明该模型具有一定的实际应用价值。
关键词
网络安全态势感知
自注意力机制
深度学习
径向基神经网络
Keywords
network security situation awareness
self-attention mechanism
deep learning
radial basis function neural network
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于运行参数增强API序列的勒索软件动态检测方法研究
魏松杰
吴琴琴
袁军翼
《信息网络安全》
北大核心
2025
1
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职称材料
2
基于自注意力机制的网络局域安全态势融合方法研究
杨志鹏
刘代东
袁军翼
魏松杰
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024
8
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