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2.
恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97%. 相似文献
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Telecommunication Systems - Machine to Machine technology has a broad application prospect in the 5G network, but there is a bottleneck in the energy consumption of intelligent devices powered by... 相似文献
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The slight-alkalization of generator internal cooling water (GICW) is widely used to inhibit the corrosion of hollow copper conductor and thereby ensure the safe operation of the generator. CO2 inleakage is increasingly identified as a potential security risk for GICW system. In this paper, the influence of CO2 inleakage on the slight-alkalization of GICW was theoretically discussed. Based on the equilibriums of the CO2-NaOH-H2O system, CO2 inleakage saturation was derived to quantify the amount of the dissolved CO2 in GICW. This parameter can be directly calculated with the measured conductivity and the [Na+] of GICW. The influence of CO2 inleakage on the slight-alkalization conditioning of GICW and the measurement of its water quality parameters were then analyzed. The more severe the inleakage, the narrower the water quality operation ranges of GICW, resulting in the more difficult the slight-alkalization conditioning of GICW. The temperature calibrations of the conductivity and the pH value of GICW show non-linear correlations with the amount of CO2 inleakage and the NaOH dosage. This study provides insights into the influence of CO2 inleakage on the slight-alkalization of GICW, which can serve as the theoretical basis for the actual slight-alkalization when CO2 inleakage occurs. 相似文献