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1.
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
2.
图像纹理增强过程中容易丢失平滑区域纹理细节,而分数阶微分增强虽然能够非线性保留平滑区域纹理细节,但对频率分辨率敏感。针对这个问题,提出一种基于小波变换的分数阶微分纹理增强算法,应用于平扫计算机断层扫描(CT)图像的肝脏肿瘤区域的纹理增强。首先,通过小波变换将图像感兴趣区分解成多个子带分量;其次,基于分数阶微分定义构造一个带补偿参数的分数阶微分掩膜;最后,使用该掩膜与每个高频子带分量进行卷积并利用小波逆变换重组图像感兴趣区。实验结果表明,该方法在使用较大分数阶次显著增强肿瘤区域的高频轮廓信息的同时,有效地保留了低频平滑的纹理细节:增强后的肝细胞癌区域与原区域相比,信息熵平均增加36.56%,平均梯度平均增加321.56%,平均绝对差值平均为9.287;增强后的肝血管瘤区域与原区域相比,信息熵平均增加48.77%,平均梯度平均增加511.26%,平均绝对差值平均为14.097。 相似文献
3.
4.
5.
《计算机光盘软件与应用》2006,(7):76-78
在三部曲的最终篇中,Derek Lea解说如何有效地运用纹理,通道和油漆效果完成非纹理化3D到混合媒体作品的转换。[编者按] 相似文献
6.
纹理映射技术的发展综述 总被引:2,自引:0,他引:2
本文主要论述了计算机图形显示学中的纹理映射技术,系统地介绍了纹理映射技术的发展历史和纹理映射中的图形反混淆算法,并从应用的角度给出了纹理映射技术的各种常用算法。 相似文献
7.
8.
9.
10.
基于光线跟踪算法的纹理映射技术 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于光线跟踪算法的纹理映射方法,给出了既适用于光线跟踪算法又适用于纹理映射的图形反混淆方法,并扼要介绍了对一些特殊问题的处理方法。 相似文献