基于忆阻神经网络的恶意软件检测方法及系统

摘要

本发明属于信息安全技术领域，特别涉及一种基于忆阻神经网络的恶意软件检测方法及系统，将待检测软件可视化为RGB彩色图像；将RGB彩色图像规格化处理，利用忆阻器将RGB彩色图像存储在忆阻器交叉阵列中；利用已训练的神经网络模型从忆阻器中提取图像特征并进行分类识别。本发明将恶意软件可视化为彩色图片，并利用忆阻器交叉阵列对图像进行存储和处理，有效提升识别准确率，提高模型的泛化能力；通过将忆阻器和轻量级卷积神经网络相结合，实现可嵌入式设备中的忆阻器神经网络解决方案，基于忆阻器实现高密度的集成网络，利用交叉阵列结构增强信息处理能力并扩充存储空间，为解决冯诺依曼瓶颈问题提供新的解决方案，有效实现物联网恶意软件检测。