为了提高Android恶意软件的检测精度,提出了一种基于LSTM-SVM(Long Short-Term Memory-Support Vector Machine)模型的Android恶意软件静态检测方法.通过反编译Android软件的APK(Android Package)文件,提取出采用权限,组件,意图3类信息构成XML特征;通过分析API(Application Programming Interface)调用情况构成API特征.考虑恶意软件...
而基于机器学习,从 URL特征、域名特征、Web特征的关联分析,使恶意URL识别具有高准确率,并具有学习推断的能力。一些开源工具如Phinn提供了另一个角度的检测方法,如果一个页面看起来非常像Google的登录页面,那么这个页面就应该托管在Google域名。Phinn使用了机器学习领域中的卷积神经网络算法来生成和训练一个自定义的Chrome...
4.现有的检测日志异常的特征提取方法大致可以分为两类:基于日志事件计数的方法和基于日志事件语义信息的方法。基于日志事件计数的方法(如pca、不变挖掘、svm、deeplog)首先将日志事件从日志消息中提取出来,然后转换为消息计数特征空间。这些方法不仅忽略了日志事件发生的顺序而且忽略了日志消息中的语义信息。基于日志事件语...
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基于深度残差网络和GRU的SqueezeNet模型的交通路标识别[J].计算机工程与科学,2020,42(11):2030-2036. 被引量:8 7何瑞江.基于GRU-SVM神经网络的大数据入侵检测方法研究[J].微型电脑应用,2022,38(2):127-129. 被引量:2 8关生,周延森.拆分降尺度卷积神经网络入侵检测方法[J].科学技术与工程,2022,22(36)...
降维:LSTM模型通常用于处理序列数据,如自然语言处理或时间序列预测。当输入序列较长时,使用Conv1D可以将输入序列的维度降低,减少模型的复杂度和计算量,同时保留关键的特征信息,提高模型的训练和推理效率。 特征提取:Conv1D可以通过卷积操作提取输入序列的局部特征,这些特征可以捕捉到序列中的模式和关联信息。在LSTM模型中...