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弹载图像目标检测方法是实现图像自寻的弹药“发射后不管”、对目标进行自主打击的关键技术。弹药图像自寻的面临着成像环境恶劣,目标特性变化快,对算法体积、速度要求苛刻等问题。围绕弹载目标检测难点问题进行综述,将基于深度学习的目标检测方法区分为基于候选框、无候选框和基于transformer的方法,回顾了各类方法主要研究进展;对特征提取网络轻量化、预测特征图增强、非极大值抑制后处理算法、训练中样本均衡、模型压缩等弹载图像目标检测模型部署中的关键技术进行了梳理;对比了典型目标检测方法在ImageNet、COCO及弹载图像目标数据集上的性能,并对未来发展进行展望。 相似文献
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基于虚拟化技术的恶意软件行为分析是近年来出现的分析恶意软件的方法。该方法利用虚拟化平台良好的隔离性和控制力对恶意软件运行时的行为进行分析,但存在两方面的不足:一方面,现有虚拟机监视器(Virtual Machine Monitor,VMM)的设计初衷是提高虚拟化系统的通用性和高效性,并没有充分考虑虚拟化系统的透明性,导致现有的VMM很容易被恶意软件的环境感知测试所发现。为此,提出一种基于硬件辅助虚拟化技术的恶意软件行为分析系统——THVA。THVA是一个利用了安全虚拟机(SVM)、二级页表(NPT)和虚拟机自省等多种虚拟化技术完成的、专门针对恶意软件行为分析的微型VMM。实验结果表明,THVA在行为监控和反恶意软件检测方面表现良好。 相似文献
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硬件辅助虚拟化技术的出现为Rootkit技术提供了新的研究方向。在介绍Rootkit技术及其发展方向的基础上,设计并实现了基于硬件辅助虚拟化技术的Rootkit(Hardware-assisted Virtual Machine Rootkit,HVM Rootkit)在Windows平台下的原型——MiniHVMR。在此基础上,分析了MiniHVMR的对于客户操作系统(Guest OS)的控制粒度,提出一种基于访问FS寄存器信息的方法,提高了MiniHVMR对Guest OS的控制粒度并给出了具体实现细节。 相似文献
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