基于特征融合的恶意代码分类研究

基于特征码匹配的静态分析方法提取的特征滞后于病毒发展,且不能检测出未知病毒。为此,从病毒反编译文件及其灰度图出发进行特征提取及融合,采用机器学习中的随机森林(RF)算法对恶意代码家族进行分类,提取恶意代码的操作码指令和灰度图纹理2个局部特征,并将颜色直方图作为恶意代码的全局特征。实验结果表明,融合恶意代码特征与RF算法可实现恶意代码家族的有效分类,平均准确率达到99.59%。     

增量角度域损失和多特征融合的地标识别

目的 地标识别是图像和视觉领域一个应用问题,针对地标识别中全局特征对视角变化敏感和局部特征对光线变化敏感等单一特征所存在的问题,提出一种基于增量角度域损失（additive angular margin loss,ArcFace损失）并对多种特征进行融合的弱监督地标识别模型。方法 使用图像检索取Top-1的方法来完成识别任务。首先证明了ArcFace损失参数选取的范围,并于模型训练时使用该范围作为参数选取的依据,接着使用一种有效融合局部特征与全局特征的方法来获取图像特征以用于检索。其中,模型训练过程分为两步,第1步是在谷歌地标数据集上使用ArcFace损失函数微调ImageNet预训练模型权重,第2步是增加注意力机制并训练注意力网络。推理过程分为3个部分：抽取全局特征、获取局部特征和特征融合。具体而言,对输入的查询图像,首先从微调卷积神经网络的特征嵌入层提取全局特征;然后在网络中间层使用注意力机制提取局部特征;最后将两种特征向量横向拼接并用图像检索的方法给出数据库中与当前查询图像最相似的结果。结果 实验结果表明,在巴黎、牛津建筑数据集上,特征融合方法可以使浅层网络达到深层预训练网络的效果,融合特征相比于全局特征（mean average precision,mAP）值提升约1%。实验还表明在神经网络嵌入特征上无需再加入特征白化过程。最后在城市级街景图像中本文模型也取得了较为满意的效果。结论 本模型使用ArcFace损失进行训练且使多种特征相似性结果进行有效互补,提升了模型在实际应用场景中的抗干扰能力。     

基于GAN模型优化的神经机器翻译

在机器翻译任务中,输入端的一些微小的干扰信息,可能引起NMT的模型翻译性能的下降。该文提出了一种融入对抗学习的神经机器翻译方法。给出一个源句子序列,构造了一个将源句子添加了微小噪声的新序列,并且两者的语义相近。然后把这两个序列交由编码器处理,产生各自的向量表示;并将处理结果交给判别器和解码器做进一步处理,最后比较加入噪声前后的翻译性能。实验表明,在多个语言对的翻译任务上,使用该模型的方法不仅提升了翻译性能,而且对噪声输入也表现出了鲁棒性。     

基于角度间隔嵌入特征的端到端声纹识别模型

针对传统身份认证矢量（i-vector）与概率线性判别分析（PLDA）结合的声纹识别模型步骤繁琐、泛化能力较弱等问题，构建了一个基于角度间隔嵌入特征的端到端模型。该模型特别设计了一个深度卷积神经网络，从语音数据的声学特征中提取深度说话人嵌入；选择基于角度改进的A-Softmax作为损失函数，在角度空间中使模型学习到的不同类别特征始终存在角度间隔并且同类特征间聚集更紧密。在公开数据集VoxCeleb2上进行的测试表明，与i-vector结合PLDA的方法相比，该模型在说话人辨认中的Top-1和Top-5上准确率分别提高了58.9%和30%；而在说话人确认中的最小检测代价和等错误率上分别减小了47.9%和45.3%。实验结果验证了所设计的端到端模型更适合在多信道、大规模的语音数据集上学习到有类别区分性的特征。