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1.
针对恶意安卓应用程序检测中存在的特征维度大、检测效率低的问题,结合卷积神经网络CNN良好的特征提取和降维能力以及catboost算法无需广泛数据训练即可产生较好分类结果的优点,构建一个CNN-catboost混合恶意安卓应用检测模型。通过逆向工程获取安卓应用的权限、API包、组件、intent、硬件特性和OpCode特征等静态特征并映射为特征向量,再在特征处理层使用卷积核对特征进行局部感知处理以增强信号。使用最大池化对处理后的特征进行下采样,降低维数并保持特征性质不变。将处理后的特征作为catboost分类层的输入向量,利用遗传算法的全局寻优能力对catboost模型进行调参,进一步提升分类准确率。对训练完成的模型,分别使用已知和未知类型的安卓应用程序数据集作实际应用测试。实验结果表明CNN-catboost模型调参用时较少,在预测精度和检测效率上也展示出较为良好的效果。 相似文献
2.
3.
为满足对新兴安卓恶意应用家族的快速检测需求,提出一种融合MAML(model-agnostic meta-learning)和CBAM(convolutional block attention module)的安卓恶意应用家族分类模型MAML-CAS。将安卓恶意应用样本集中的DEX文件可视化为灰度图,并构建任务集;融合混合域注意力机制CBAM,设计两个具有同等结构的卷积神经网络,分别作为基学习器和元学习器,这两个学习器在自动提取任务集中样本特征的同时,可从通道和空间两个维度来增强关键特征表达;利用元学习方法 MAML对两个学习器进行训练,其中基学习器完成特定恶意家族分类任务的属性学习,元学习器则学习不同任务的共性;在两个学习器训练完成后,MAML-CAS将获得初始化参数,在面对新的安卓恶意应用家族分类任务时,不需要重新训练,只需要少量样本就可以快速迭代;利用训练完成的基学习器提取安卓恶意应用家族特征,并利用SVM进行恶意家族分类。实验结果表明,MAML-CAS模型对新兴小样本安卓恶意应用家族具有良好的检测效果,检测速度较快,并具有较好的稳定性。 相似文献
4.
强夯法即动力固结法,具有设备简单、施工速度快、节约三材、经济可行、效果显著等优点,目前已广泛应用到多种地基处理施工中,但是在施工过程中有很多影响工程质量、施工进度的因素。本文通过分析黄水河支渠倒虹吸湿陷性黄土强夯试验,对有关试验的最佳夯击能、时间间隔、夯点布置等参数进行了试验研究,并总结了一些能改善施工质量、加快施工进度的经验。 相似文献
5.
针对传统协同过滤(CF)推荐算法存在评分矩阵稀疏、扩展性弱和推荐准确率低的缺陷,提出一种改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法(GIFP-CCF+)。在传统基于修正余弦相似度计算方法上,引入时间差因子、热门物品权重因子以及冷门物品权重因子以改善相似度计算结果;同时引入改进模糊划分的GIFP-FCM算法,将属性特征相似的项目聚成一类,构造索引矩阵,同索引间根据项目间的相似度寻找项目最近邻居构成推荐,从而提高协同过滤算法(CF)的精度。通过与Kmeans-CF、FCM-CF和GIFP-CCF算法进行仿真对比实验,证明了GIFP-CCF+算法在推荐结果和推荐精度上具有一定的优越性。 相似文献
7.
8.
9.
石墨烯因其特殊的二维结构和优异的力热光电性能而备受关注,因此研究石墨烯薄膜的表面性能具有重要的意义。以天然鳞片石墨为前驱体,采用化学氧化还原工艺制备石墨烯纳米片,利用原子力显微镜、拉曼光谱和红外吸收光谱等测试手段对样品进行表征。采用真空抽滤和喷涂两种方法制备石墨烯薄膜,并用光学接触角测量仪对其表面性能进行测试。结果表明:石墨烯纳米片的厚度约为0.8nm,并且表面有C=O、C-O、O-H等基团和缺陷。真空抽滤制备的石墨烯薄膜具有微纳结构,表现为高疏水性;喷涂法制备的石墨烯薄膜结构较为平整,其疏水性受基底影响。两种方法制备的石墨烯薄膜皆具有高黏着性。石墨烯薄膜所具有的优异性能为其在微纳功能部件、微流输运等高新技术领域的应用奠定了基础。 相似文献
10.
任务栏状态区域,通常称为系统托盘区,它和任务栏是用户切换应用程序的重要区域。在程序被启动,或者被最小化,或者被恢复激活时,在某些情况下都需要考虑程序在任务栏或托盘区域的显示状态。要在Delphi中实现这些处理,都需要在相应的位置调用相应的Windows API。而如果将相应的功能封装成一个组件,则即可方便设置,又可以减少重复劳动。除了上述功能,还可以在组件中封装更多更强的功能?如托盘图标的动画显示,气球型的提示等, 相似文献