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基于多注意力Bi-LSTM的恶意软件预测
被引量：
3
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作者
李红娇
顾凡
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第12期3529-3535,共7页
在恶意软件预测任务中,针对训练数据不足及模型无法突出重要时序信息的问题,提出一种使用TS-GAN对数据进行扩增和使用多注意力Bi-LSTM模型进行预测的方案。多注意力Bi-LSTM由三层网络组成,利用Bi-LSTM层自动学习恶意软件并输出各时间步...
在恶意软件预测任务中,针对训练数据不足及模型无法突出重要时序信息的问题,提出一种使用TS-GAN对数据进行扩增和使用多注意力Bi-LSTM模型进行预测的方案。多注意力Bi-LSTM由三层网络组成,利用Bi-LSTM层自动学习恶意软件并输出各时间步的隐状态,通过多注意力层为各时间步隐状态分配权重突出重要时序信息,使用预测判别层实现恶意软件良性或恶意的预测。实验结果表明,该方法可以在恶意软件执行前4秒内以95.8%的预测准确率实现对恶意软件的预测,优于其它方法。
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关键词
恶意软件
预测
时序型生成对抗式网络
数据增强
反卷积
双向长短期记忆
网络
多注意力机制
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题名
基于多注意力Bi-LSTM的恶意软件预测
被引量：
3
1
作者
李红娇
顾凡
机构
上海电力大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第12期3529-3535,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61403247、61702321)。
文摘
在恶意软件预测任务中,针对训练数据不足及模型无法突出重要时序信息的问题,提出一种使用TS-GAN对数据进行扩增和使用多注意力Bi-LSTM模型进行预测的方案。多注意力Bi-LSTM由三层网络组成,利用Bi-LSTM层自动学习恶意软件并输出各时间步的隐状态,通过多注意力层为各时间步隐状态分配权重突出重要时序信息,使用预测判别层实现恶意软件良性或恶意的预测。实验结果表明,该方法可以在恶意软件执行前4秒内以95.8%的预测准确率实现对恶意软件的预测,优于其它方法。
关键词
恶意软件
预测
时序型生成对抗式网络
数据增强
反卷积
双向长短期记忆
网络
多注意力机制
Keywords
malware
prediction
TS-GAN
data augmentation
transposed convolution
Bi-LSTM
multi-Attention mechanism
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
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1
基于多注意力Bi-LSTM的恶意软件预测
李红娇
顾凡
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
3
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