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动态阻断Web2.0威胁

对于云安全来说,全球的用户数量,也就是云安全的终端数量,是十分重要的,因为云安全需要它们提供最及时的恶意威胁信息  (本文共1页) 阅读全文>>

权威出处: 网络世界2009-06-08
《控制工程》2020年04期
控制工程

利用隐语义生成对抗网络的恶意软件检测

随着恶意软件数量的增多,传统人工分析方法已无法胜任。针对这一问题,本文提出一种支持向量机分类器与隐语义生成对抗网络(LatentFactorGenerativeAdversarial Networks, LF-GAN)相结合的恶意软件检测新方法,其通过提取具有i...  (本文共5页) 阅读全文>>

《浙江工业大学学报(社会科学版)》2018年04期
浙江工业大学学报(社会科学版)

恶意软件的界定与治理

互联网的发展也为恶意软件的猖獗提供了土壤,对恶意软件的治理,首先应根据网络空间的架构,将出现在各架构层的恶意软件进行类型化,...  (本文共7页) 阅读全文>>

《计算机与网络》2018年22期
计算机与网络

恶意软件蠕虫木马病毒知多少

恶意软件是病毒、蠕虫、特洛伊木马以及其他有害计算机程序的总称,并且很早就一直存在。恶意软件随不断发展演变,黑客利用它来进行破坏并获取敏感信息,而阻止和打...  (本文共2页) 阅读全文>>

《计算机与网络》2019年04期
计算机与网络

恶意软件太难懂 这份教程送给你

网络安全发展迅速,每天都有新的威胁和攻击方法出现,高调的网络入侵时有发生,更不用说还有些事件根本没有上报。这些入侵的规模和后果...  (本文共2页) 阅读全文>>

《四川大学学报(自然科学版)》2019年03期
四川大学学报(自然科学版)

基于文本嵌入特征表示的恶意软件家族分类

自动化、高效率和细粒度是恶意软件检测与分类领域目前面临的主要挑战.随着深度学习在图像处理、语音识别和自然语言处理等领域的成功应用,其在一定程度上缓解了传统分析方法在人力和时间成本上的巨大压力.因此本文提出一种自动、高效且细粒度的恶意软件分析方法-mal2vec,其将每个...  (本文共9页) 阅读全文>>