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深度可分离卷积在Android恶意软件分类的应用研究
被引量：
6
1
作者
褚堃
万良
+1 位作者
马丹
张志宁
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第5期1534-1540,共7页
传统机器学习在恶意软件分析上需要复杂的特征工程,不适用于大规模的恶意软件分析。为提高在Android恶意软件上的检测效率,将Android恶意软件字节码文件映射成灰阶图像,综合利用深度可分离卷积(depthwise separable convolution,DSC)和...
传统机器学习在恶意软件分析上需要复杂的特征工程,不适用于大规模的恶意软件分析。为提高在Android恶意软件上的检测效率,将Android恶意软件字节码文件映射成灰阶图像,综合利用深度可分离卷积(depthwise separable convolution,DSC)和注意力机制提出基于全局注意力模块(GCBAM)的Android恶意软件分类模型。从APK文件中提取字节码文件,将字节码文件转换为对应的灰阶图像,通过构建基于GCBAM的分类模型对图像数据集进行训练,使其具有Android恶意软件分类能力。实验表明,该模型对Android恶意软件家族能有效分类,在获取的7630个样本上,分类准确率达到98.91%,相比机器学习算法在准确率、召回率等均具有较优效果。
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关键词
Android恶意软件
注意力机制
深度可分离卷积
灰阶图像
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职称材料
基于Ipv6/IPSec构建移动IP虚拟专用网络模型
2
作者
龙士工
李祥
《重庆工学院学报》
2004年第6期11-14,共4页
虚拟专用网络(VPN,VirtualPrivateNetwork)就是利用公共网络传输资料,如同使用个人私有网络一样安全,以达成私人资料的保密。现阶段的网络环境是属于IPv4的环境,着网络位址的减少,进而由IETF(InternetEngineeringTaskForce)定义下一...
虚拟专用网络(VPN,VirtualPrivateNetwork)就是利用公共网络传输资料,如同使用个人私有网络一样安全,以达成私人资料的保密。现阶段的网络环境是属于IPv4的环境,着网络位址的减少,进而由IETF(InternetEngineeringTaskForce)定义下一代因特网络的标准IPv6,它同支持网络节点的可移动性与保密性。主要研究了如何利用移动IPv6机制来构建包括移动节点在内的VPN,并利用IETF所制定的IPSec标准来完成资料传输的保密性与完整性。
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关键词
虚拟专用网络
IPSec标准
VPN
公共网络
IETF
Ipv6
移动IP
移动节点
IPV4
保密性
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职称材料
基于AN和LSTM的恶意域名检测
被引量：
8
3
作者
周康
万良
丁红卫
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第4期92-98,共7页
目前,恶意域名被广泛应用于远控木马、钓鱼欺诈等网络攻击中,传统恶意域名检测方法存在长距离依赖性问题,容易忽略上下文信息并且数据维度过大,无法高效、准确地检测恶意域名。提出了一种自编码网络(Autoencoder Network,AN)降维和长短...
目前,恶意域名被广泛应用于远控木马、钓鱼欺诈等网络攻击中,传统恶意域名检测方法存在长距离依赖性问题,容易忽略上下文信息并且数据维度过大,无法高效、准确地检测恶意域名。提出了一种自编码网络(Autoencoder Network,AN)降维和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory network,LSTM)检测恶意域名的深度学习方法。利用实现包含语义的词向量表示,解决了传统方法导致的数据表示稀疏及维度灾难问题。由word2vec构建词向量作为LSTM的输入,利用Attention机制对LSTM输入与输出之间的相关性进行重要度排序,获取文本整体特征,最后将局部特征与整体特征进行特征融合,使用softmax分类器输出分类结果。实验结果表明,该方法在恶意域名检测上具有较好的表现,比传统检测恶意域名方法具有更高的检测率和实时性。
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关键词
恶意域名检测
长短时记忆神经网络
word2vec
Attention机制
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职称材料
题名
深度可分离卷积在Android恶意软件分类的应用研究
被引量：
6
1
作者
褚堃
万良
马丹
张志宁
机构
贵州大学
计算机科学与技术学院
贵州大学软件与理论研究所
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第5期1534-1540,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(62062020)。
文摘
传统机器学习在恶意软件分析上需要复杂的特征工程,不适用于大规模的恶意软件分析。为提高在Android恶意软件上的检测效率,将Android恶意软件字节码文件映射成灰阶图像,综合利用深度可分离卷积(depthwise separable convolution,DSC)和注意力机制提出基于全局注意力模块(GCBAM)的Android恶意软件分类模型。从APK文件中提取字节码文件,将字节码文件转换为对应的灰阶图像,通过构建基于GCBAM的分类模型对图像数据集进行训练,使其具有Android恶意软件分类能力。实验表明,该模型对Android恶意软件家族能有效分类,在获取的7630个样本上,分类准确率达到98.91%,相比机器学习算法在准确率、召回率等均具有较优效果。
关键词
Android恶意软件
注意力机制
深度可分离卷积
灰阶图像
Keywords
Android malware
attention mechanism
depthwise separable convolution
grayscale image
分类号
TP309.2 [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Ipv6/IPSec构建移动IP虚拟专用网络模型
2
作者
龙士工
李祥
机构
贵州大学
计算
软件与
理论
研究所
出处
《重庆工学院学报》
2004年第6期11-14,共4页
文摘
虚拟专用网络(VPN,VirtualPrivateNetwork)就是利用公共网络传输资料,如同使用个人私有网络一样安全,以达成私人资料的保密。现阶段的网络环境是属于IPv4的环境,着网络位址的减少,进而由IETF(InternetEngineeringTaskForce)定义下一代因特网络的标准IPv6,它同支持网络节点的可移动性与保密性。主要研究了如何利用移动IPv6机制来构建包括移动节点在内的VPN,并利用IETF所制定的IPSec标准来完成资料传输的保密性与完整性。
关键词
虚拟专用网络
IPSec标准
VPN
公共网络
IETF
Ipv6
移动IP
移动节点
IPV4
保密性
Keywords
VPN
IPSec
Mobile Ipv6
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN915 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于AN和LSTM的恶意域名检测
被引量：
8
3
作者
周康
万良
丁红卫
机构
贵州大学
计算机科学与技术学院
贵州大学软件与理论研究所
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第4期92-98,共7页
基金
贵州省科学基金（黔科合J字[2011](2328），黔科合LH字[2014](7634））
文摘
目前,恶意域名被广泛应用于远控木马、钓鱼欺诈等网络攻击中,传统恶意域名检测方法存在长距离依赖性问题,容易忽略上下文信息并且数据维度过大,无法高效、准确地检测恶意域名。提出了一种自编码网络(Autoencoder Network,AN)降维和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory network,LSTM)检测恶意域名的深度学习方法。利用实现包含语义的词向量表示,解决了传统方法导致的数据表示稀疏及维度灾难问题。由word2vec构建词向量作为LSTM的输入,利用Attention机制对LSTM输入与输出之间的相关性进行重要度排序,获取文本整体特征,最后将局部特征与整体特征进行特征融合,使用softmax分类器输出分类结果。实验结果表明,该方法在恶意域名检测上具有较好的表现,比传统检测恶意域名方法具有更高的检测率和实时性。
关键词
恶意域名检测
长短时记忆神经网络
word2vec
Attention机制
Keywords
malicious domain name detection
long short-term memory network
word2vec
Attention mechanism
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度可分离卷积在Android恶意软件分类的应用研究
褚堃
万良
马丹
张志宁
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Ipv6/IPSec构建移动IP虚拟专用网络模型
龙士工
李祥
《重庆工学院学报》
2004
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于AN和LSTM的恶意域名检测
周康
万良
丁红卫
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
8
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职称材料
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