-
公开(公告)号：CN116912598A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310996784.7
申请日：2023-08-09
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的恶意软件分类方法、系统及装置，该方法包括：构建神经网络模型；获取恶意软件中的内存转储图像；利用卷积层、池化层、深度可分离卷积层、坐标注意力模块的通道注意力模块对内存转储图像进行特征提取，得到特征图像；通过金字塔池化模块对特征图像进行池化，并根据得到的输出数据向量获取分类结果。该系统包括：图像获取模块、初步特征提取模块、池化模块、可分离卷积模块、坐标注意力模块、通道注意力模块、金字塔池化模块和分类模块。通过使用本发明，能够提高恶意软件家族分类的精度。本发明可广泛应用于恶意软件检测技术领域。
Search Results
1
records
(took 0.016 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
