| 惡意代碼可視化分類研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>3777 K | |
| 標簽： BODMAS數據集 CA模塊 MA模塊 | |
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| 文檔介紹：新型惡意代碼設計變得日益復雜，傳統的識別并檢測方法已經滿足不了當前的需求。因此，在對BODMAS數據集分析的基礎上，將其進行可視化處理并進行分類。同時考慮到現有惡意代碼可視化分類模型主要依賴全局特征，在卷積神經網絡基礎上設計了一個CA（通道級局部特征關注）模塊和一個MA（多尺度局部特征關注）模塊，構建了兩個新模型，巧妙地結合全局與局部特征。在BODMAS數據集上，新模型在惡意代碼種類識別并分類平均準確率相比于BODMAS數據集論文描述的方法得到了提高，證明了數據集可視化可行性和新模型的有效性，為未來研究提供了重要的數據和實驗基礎。 | |
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