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基于位图表征与U-Att分类网络的恶意软件识别技术: 1; 作者屈梦楠靳宇浩张光华《信息安全研究》北大核心 2025年第1期28-34,共7页; 在计算机安全领域,恶意软件识别一直是一个具有挑战性的任务,当前基于深度学习的恶意软件检测技术存在泛化能力不足、性能损耗高等诸多问题.为解决上述问题,提出一种基于位图表征与U-Att分类网络恶意软件识别新技术.U-Att分类网络在残差... 展开更多; 关键词恶意软件识别图像处理残差U-Net网络注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于网络流量的安卓恶意软件识别被引量：3: 2; 作者王澍玮张林杰 +1 位作者贾哲屈宏刚《无线电工程》 2020年第7期612-618,共7页; 随着针对Android系统的恶意软件数量不断增加,对恶意软件进行检测的方法也不断迭代更新,但大多都是通过对软件结构的剖析和运行时的系统调用机制,忽略了恶意行为基本是依托网络流量这一必要条件,由此提出使用深度学习的基于网络流量检... 展开更多; 关键词安卓恶意软件识别流量分析深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

人工智能技术在计算机网络安全中的应用: 3; 作者董洪蒙《造纸装备及材料》 2024年第9期78-80,共3页; 文章介绍了计算机网络安全基础,概述了人工智能技术在计算机网络安全中的应用,详细阐述了人工智能在网络攻击检测、恶意软件检测及安全策略优化中的关键技术与应用实践,并总结了其当前的应用成效及面临的挑战,以期为提升网络安全防护水... 展开更多; 关键词人工智能计算机网络安全网络攻击检测恶意软件识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于人工智能的电子信息安全防护技术研究: 4; 作者高明强《消费电子》 2025年第4期131-133,共3页; 网络攻击手段日益复杂,传统的信息安全防御体系已经难以跟上现代电子信息系统技术的快速发展。智能平台依托精准的数据分析和模式识别能力,显著提升了信息安全防护的智能化与自动化水平。通过运用机器学习、深度学习,对庞大的数据集进... 展开更多; 关键词人工智能电子信息安全防护技术网络入侵检测恶意软件识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于位图表征与U-Att分类网络的恶意软件识别技术: 1; 作者屈梦楠靳宇浩张光华; 机构河北科技大学信息科学与工程学院; 出处《信息安全研究》北大核心 2025年第1期28-34,共7页; 文摘在计算机安全领域,恶意软件识别一直是一个具有挑战性的任务,当前基于深度学习的恶意软件检测技术存在泛化能力不足、性能损耗高等诸多问题.为解决上述问题,提出一种基于位图表征与U-Att分类网络恶意软件识别新技术.U-Att分类网络在残差U-Net网络的基础上,结合了注意力分类器,自适应地聚焦于恶意样本的重要区域,从而提高分类性能.实验中使用多个公开数据集进行了验证,并与其他方法进行了比较分析.实验结果表明,该网络在恶意软件识别任务中取得了优越的性能且拥有更少的参数量.; 关键词恶意软件识别图像处理残差U-Net网络注意力机制; Keywords malware identification image processing residual U-Net network attention mechanism; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于网络流量的安卓恶意软件识别被引量：3: 2; 作者王澍玮张林杰贾哲屈宏刚; 机构中国电子科技集团公司第五十四研究所通信网信息传输与分发技术重点实验室电子科技大学; 出处《无线电工程》 2020年第7期612-618,共7页; 基金国家重点研发计划基金资助项目(2016YFB0800305)。; 文摘随着针对Android系统的恶意软件数量不断增加,对恶意软件进行检测的方法也不断迭代更新,但大多都是通过对软件结构的剖析和运行时的系统调用机制,忽略了恶意行为基本是依托网络流量这一必要条件,由此提出使用深度学习的基于网络流量检测方案。采用14702个正常样本和9802个恶意样本构成网络流量的结构化信息,根据一个数据包内的字节间关系和不同数据包的字节间关系的紧密程度的明显不同,2个相邻数据包往往是发送方和接收方之间的一次数据交互,它们之间的时序特征关系能独立提取,构造2层双向长短时记忆循环神经网络模型并将其用于基于流量的Android恶意软件识别。实验结果表明,恶意软件的检测效率和误报率都得到显著提升。; 关键词安卓恶意软件识别流量分析深度学习; Keywords Android malware recognition traffic analysis deep learning; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名人工智能技术在计算机网络安全中的应用: 3; 作者董洪蒙; 机构江苏食品药品职业技术学院; 出处《造纸装备及材料》 2024年第9期78-80,共3页; 文摘文章介绍了计算机网络安全基础,概述了人工智能技术在计算机网络安全中的应用,详细阐述了人工智能在网络攻击检测、恶意软件检测及安全策略优化中的关键技术与应用实践,并总结了其当前的应用成效及面临的挑战,以期为提升网络安全防护水平提供参考。; 关键词人工智能计算机网络安全网络攻击检测恶意软件识别; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP393.0 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于人工智能的电子信息安全防护技术研究: 4; 作者高明强; 机构山东大禹水务建设集团有限公司; 出处《消费电子》 2025年第4期131-133,共3页; 文摘网络攻击手段日益复杂,传统的信息安全防御体系已经难以跟上现代电子信息系统技术的快速发展。智能平台依托精准的数据分析和模式识别能力,显著提升了信息安全防护的智能化与自动化水平。通过运用机器学习、深度学习,对庞大的数据集进行实时分析,及时发现潜在的安全隐患,从而提高网络安全防御、恶意代码检测及身份验证等关键系统的反应速度和识别精度。人工智能擅长捕捉并应对攻击手法的演变,能够适时调整安全防御机制,从而提升整体安全防御水平和系统稳定性。该技术在增强电子信息安全防护效果、减少人为操作失误方面具有显著的改进效果。随着人工智能技术的不断发展,其在这一应用领域的潜力将会更加巨大。; 关键词人工智能电子信息安全防护技术网络入侵检测恶意软件识别; 分类号 TP3 [自动化与计算机技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料