【摘 要】
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恶意软件是互联网最严重的威胁之一。现存的恶意软件数据庞大,特征多样。卷积神经网络具有自主学习的特点,可以用来解决恶意软件特征提取复杂、特征选择困难的问题。但卷积神经网络连续增加网络层数会引起梯度消失,导致网络性能退化、分类准确率较低。针对此问题,提出了一种适用于恶意软件图像检测的Attention-DenseNet-BC模型。首先结合DenseNet-BC网络和注意力机制(attention mechanism)构建了Attention-DenseNet-BC模型,然后将恶意软件图像作为模型的输入,通过对
【基金项目】
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国家自然科学基金(61703426),陕西省高校科协青年人才托举计划(2019038),陕西省创新能力支撑计划(2019-065)。
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恶意软件是互联网最严重的威胁之一。现存的恶意软件数据庞大,特征多样。卷积神经网络具有自主学习的特点,可以用来解决恶意软件特征提取复杂、特征选择困难的问题。但卷积神经网络连续增加网络层数会引起梯度消失,导致网络性能退化、分类准确率较低。针对此问题,提出了一种适用于恶意软件图像检测的Attention-DenseNet-BC模型。首先结合DenseNet-BC网络和注意力机制(attention mechanism)构建了Attention-DenseNet-BC模型,然后将恶意软件图像作为模型的输入,通过对
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