| 基于深度置信网的电力系统恶意软件检测 |
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| 引用本文： | 葛朝强,葛敏辉,翟海保,张亮.基于深度置信网的电力系统恶意软件检测[J].自动化技术与应用,2021,40(4):62-67. |
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| 作者姓名： | 葛朝强 葛敏辉 翟海保 张亮 |
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| 作者单位： | 国家电网公司华东分部,上海200120 |
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| 摘 要： | 为了实现对电力系统未知恶意软件的准确检测,本文提出了一种基于深度置信网(DBN)的恶意软件检测系统.该系统将恶意软件解构为操作码序列,提取其中具有检测价值的特征向量,并使用DBN分类器实现恶意代码的分类.通过分类性能、特征提取和未标记数据训练的实验,证明了基于DBN的分类器能够使用未标记数据进行训练且具有优于其他分类算法的准确性,基于DBN的自动编码器可以有效地明显减小特征向量的维数.
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| 关 键 词： | 恶意软件检测 DBN 深度学习 信息安全 |
Power System Malware Detection Based on Deep Confidence Network |
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| GE Chao-qiang,GE Min-hui,ZHAI Hai-bao,ZHANG Liang.Power System Malware Detection Based on Deep Confidence Network[J].Techniques of Automation and Applications,2021,40(4):62-67. |
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| Authors: | GE Chao-qiang GE Min-hui ZHAI Hai-bao ZHANG Liang |
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