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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...
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.
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关键词
恶意软件识别
图像处理
残差u-net网络
注意力机制
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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]
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作者
出处
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被引量
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1
基于位图表征与U-Att分类网络的恶意软件识别技术
屈梦楠
靳宇浩
张光华
《信息安全研究》
北大核心
2025
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