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本文提出了一种将动态分析与深度学习相结合的恶意程序检测方法。本文使用Cuckoo沙箱提取应用程序运行时的API序列信息,具体包括API类型、API函数名以及参数。对API序列信息进行预处理后结合Word2vec模型将API序列信息转换成词向量,在此基础上,基于卷积神经网络构建恶意程序检测模型。为了验证检测模型的有效性,本文选择VirusShare数据集进行实验评估和对比,实验结果显示,结合API函数参数信息的检测结果在测试集上的平均准确率达到了94.19%,证明了检测模型的有效性,同时该结果高于未增加参数特征的准确率,说明引入API参数特征能提高对恶意程序的检测准确率。 相似文献
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敏捷维修的目标就是要创造适合于精细化维修的环境,以满足具有高可用度要求的先进制造系统的维护。利用人因工程学理论分析了影响维修过程的各种重要因素,介绍将人因工程学理论应用于敏捷维修的方式,并通过实例提出了具体的应用方案。结果表明,人因工程学的引入对敏捷维修的提效是十分明显的。 相似文献
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敏捷维修的目标就是要创造适合于精细化维修的环境,以满足具有高可用度要求的先进制造系统的维护。利用人因工程学理论分析了影响维修过程的各种重要因素,介绍将人因工程学理论应用于敏捷维修的方式,并通过实例提出了具体的应用方案。结果表明,人因工程学的引入对敏捷维修的提效是十分明显的。 相似文献
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