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基于纹理指纹的恶意代码变种检测方法研究被引量：58: 1; 作者韩晓光曲武 +2 位作者姚宣霞郭长友周芳《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期125-136,共12页; 提出一种基于纹理指纹的恶意代码特征提取及检测方法,通过结合图像分析技术与恶意代码变种检测技术,将恶意代码映射为无压缩灰阶图片,基于纹理分割算法对图片进行分块,使用灰阶共生矩阵算法提取各个分块的纹理特征,并将这些纹理特征作... 展开更多; 关键词网络安全恶意代码变种检测纹理指纹空间相似性检索; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于纹理指纹与活动向量空间的Android恶意代码检测被引量：6: 2; 作者罗世奇田生伟 +2 位作者禹龙于炯孙华《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第4期1058-1063,共6页; 为了进一步提高恶意代码识别的准确率和自动化程度,提出一种基于深度学习的Android恶意代码分析与检测方法。首先,提出恶意代码纹理指纹体现恶意代码二进制文件块内容相似性,选取33类恶意代码活动向量空间来反映恶意代码的潜在动态活动... 展开更多; 关键词恶意代码纹理指纹活动向量空间栈式自编码; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于灰度纹理指纹的恶意代码分类被引量：7: 3; 作者范志鹏李军 +1 位作者刘宇强钮焱《科学技术与工程》北大核心 2020年第29期12014-12020,共7页; 随着各种新技术的出现,传统的恶意代码的识别和分类技术存在着检测率瓶颈、实时监测效率不高的问题,为了提高准确率,提出一种基于图像纹理指纹特征与深度学习神经网络结合的分类方法。该方法首先将数据集中恶意代码的二进制文件建模为... 展开更多; 关键词恶意代码灰度共生矩阵神经网络纹理指纹; 在线阅读下载PDF 职称材料

指纹图像质量的自动评定被引量：2: 4; 作者杨永明张祖泷 +2 位作者韩凤玲林坤明孙豪《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期92-98,共7页; 针对指纹图像质量差而导致指纹识别系统识别成功率低下的问题,提出一种基于多影响因子的指纹图像质量自动评定方法。以原始指纹图像的局部纹理、全局纹理、可利用面积大小和干湿状况作为影响因子,先以梯度相关性计算局部纹理质量分数,... 展开更多; 关键词指纹识别系统图像处理图像质量影响因子指纹纹理; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于纹理指纹的恶意代码变种检测方法研究被引量：58: 1; 作者韩晓光曲武姚宣霞郭长友周芳; 机构北京科技大学计算机与通信工程学院北京启明星辰信息安全技术有限公司核心研究院清华大学计算机科学与技术系; 出处《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期125-136,共12页; 基金国家重点基础研究发展规划("973"计划)基金资助项目(2007CB310803) 国家自然科学重点基金资助项目(61035004) 国家自然科学基金资助项目(60875029)~~; 文摘提出一种基于纹理指纹的恶意代码特征提取及检测方法,通过结合图像分析技术与恶意代码变种检测技术,将恶意代码映射为无压缩灰阶图片,基于纹理分割算法对图片进行分块,使用灰阶共生矩阵算法提取各个分块的纹理特征,并将这些纹理特征作为恶意代码的纹理指纹;然后,根据样本的纹理指纹,建立纹理指纹索引结构;检测阶段通过恶意代码纹理指纹块生成策略,采用加权综合多分段纹理指纹相似性匹配方法检测恶意代码变种和未知恶意代码;在此基础上,实现恶意代码的纹理指纹提取及检测原型系统。通过对6种恶意代码样本数据集的分析和检测,完成了对该系统的实验验证。实验结果表明,基于上述方法提取的特征具有检测速度快、精度高等特点,并且对恶意代码变种具有较好的识别能力。; 关键词网络安全恶意代码变种检测纹理指纹空间相似性检索; Keywords network security malware variants detection texture fingerprint spatial similarity retrieval; 分类号 TP309.5 [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

题名基于纹理指纹与活动向量空间的Android恶意代码检测被引量：6: 2; 作者罗世奇田生伟禹龙于炯孙华; 机构新疆大学软件学院新疆大学网络中心; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第4期1058-1063,共6页; 基金新疆自治区研究生教育创新计划科研创新项目(XJGRI2017007) 新疆自治区科技人才培养项目(QN2016YX0051) 赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170420)~~; 文摘为了进一步提高恶意代码识别的准确率和自动化程度,提出一种基于深度学习的Android恶意代码分析与检测方法。首先,提出恶意代码纹理指纹体现恶意代码二进制文件块内容相似性,选取33类恶意代码活动向量空间来反映恶意代码的潜在动态活动。其次,为确保分类准确率的提高,融合上述特征,训练自编码器(AE)和Softmax分类器。通过对不同数据样本进行测试,利用栈式自编码(SAE)模型对Android恶意代码的分类平均准确率可达94.9%,比支持向量机(SVM)高出1.1个百分点。实验结果表明,所提出的方法能够有效提高恶意代码识别精度。; 关键词恶意代码纹理指纹活动向量空间栈式自编码; Keywords malware texture fingerprin activity vector space stacked AutoEncoder(AE); 分类号 TP309.2 [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

题名基于灰度纹理指纹的恶意代码分类被引量：7: 3; 作者范志鹏李军刘宇强钮焱; 机构湖北工业大学计算机学院; 出处《科学技术与工程》北大核心 2020年第29期12014-12020,共7页; 基金国家自然科学基金(61902116,51508169)。; 文摘随着各种新技术的出现,传统的恶意代码的识别和分类技术存在着检测率瓶颈、实时监测效率不高的问题,为了提高准确率,提出一种基于图像纹理指纹特征与深度学习神经网络结合的分类方法。该方法首先将数据集中恶意代码的二进制文件建模为灰度图,采用改进的灰度共生矩阵提取出恶意代码中的指纹特征图像;并选择不同步长扩展样本量,然后将该指纹特征图像作为输入数据集并采用卷积神经网络模型进行分类训练。结果表明,该方法可以有效地分类恶意代码,准确率可达96.2%;并在泛化测试中取得了较好的效果。; 关键词恶意代码灰度共生矩阵神经网络纹理指纹; Keywords malware gray level co-occurrence matrix neural networks texture fingerprint; 分类号 TP309.5 [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

题名指纹图像质量的自动评定被引量：2: 4; 作者杨永明张祖泷韩凤玲林坤明孙豪; 机构重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室澳大利亚皇家墨尔本理工大学计算机科学与信息学院南方电网超高压输电公司安宁局; 出处《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期92-98,共7页; 基金国家重点实验室访问学者基金资助项目(2007DA10512709403) 中央高校基本科研业务费资助项目(CDJXS11150014); 文摘针对指纹图像质量差而导致指纹识别系统识别成功率低下的问题,提出一种基于多影响因子的指纹图像质量自动评定方法。以原始指纹图像的局部纹理、全局纹理、可利用面积大小和干湿状况作为影响因子,先以梯度相关性计算局部纹理质量分数,再以分块思想分别计算出后三者的质量分数。然后,以不同的影响权值将上述4个影响因子联系起来,综合评定指纹质量。最后调节部分影响因子的影响作用,修正综合评定结果。采用FVC2004DB2_B中图像进行算法验证,实验结果表明:能合理有效地将指纹图像质量评定为5个等级,而且正确率可达到97.5%,能有效提高指纹识别系统的识别成功率。; 关键词指纹识别系统图像处理图像质量影响因子指纹纹理; Keywords AFIS image processing image quality impact factor fingerprint texture; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于纹理指纹的恶意代码变种检测方法研究	韩晓光曲武姚宣霞郭长友周芳	《通信学报》 EI CSCD 北大核心	2014	58	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于纹理指纹与活动向量空间的Android恶意代码检测	罗世奇田生伟禹龙于炯孙华	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2018	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于灰度纹理指纹的恶意代码分类	范志鹏李军刘宇强钮焱	《科学技术与工程》北大核心	2020	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	指纹图像质量的自动评定	杨永明张祖泷韩凤玲林坤明孙豪	《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	2	在线阅读下载PDF 职称材料