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曾娅琴; 张琳琳; 张若楠; 杨波;
新疆大学软件学院 乌鲁木齐830046;
新疆大学网络空间安全学院 乌鲁木齐830046;
新疆大学信息科学与工程学院 乌鲁木齐830046;
卷积神经网络; 恶意软件分类; 纹理特征; MobileNet v2模型; Softmax模型;
机译:基于运行时行为的恶意软件家族分类
机译:一种新的图像分类方法,通过改进的MobileNet模型,浅层中的局部接受场扩展
机译:通过Dense-Mobilenet模型进行新颖的图像分类方法
机译:频繁的Android恶意软件基于子图的基于家族分类
机译:提出了提高Android恶意软件中家族分类性能的框架
机译:一种新的图像分类方法通过改进的MobileNet模型浅层中的局部接受场扩展
机译:基于频繁子图的android恶意软件家族分类
机译:样本熵和随机森林:基于异常的入侵检测和低带宽恶意软件攻击分类的方法
机译:基于家族的恶意软件检测与分类方法及系统
机译:利用基于行为的规则进行恶意软件家族分类
机译:分类模型学习设备,分类模型学习方法,分类模型学习程序,分类模型,分类设备和分类设备
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