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2.4注意力机制
3.5.2评价指标
第四章检测模型的鲁棒性评估与增强
杨延洲;
西安电子科技大学;
机译:在规模上使用深度学习方法检测恶意域名
机译:使用深度学习架构对基于DGA的恶意域名进行分类
机译:使用机器学习在域名特征上的恶意域检测,基于主机的功能和基于Web的功能
机译:恶意软件检测深度学习方法研究
机译:基于深度学习的辅助运行时操作opcode恶意软件检测
机译:基于高效的恶意软件检测的深度学习模型
机译:基于DGA的恶意域名分类,具有深度学习架构
机译:域名停放:不像预期的那样恶意。
机译:基于深度学习的基于种子的恶意流量检测方法和装置
机译:基于角色嵌入和深度学习的域名分类域名
机译:交通网络物理系统中基于深度学习的恶意攻击检测方法
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