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基于迁移学习的多态蠕虫特征自动提取算法研究

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基于迁移学习的多态蠕虫特征自动提取算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题的研究背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.3 课题研究的必要性第13页
    1.4 论文的研究内容第13页
    1.5 论文的章节安排第13-14页
    1.6 小结第14-15页
第2章 基于改进TF-IDF的多态蠕虫特征自动提取算法第15-24页
    2.1 预备知识第15-16页
    2.2 算法分析与实现第16-19页
        2.2.1 传统TF-IDF算法第16页
        2.2.2 改进的TF-IDF算法第16-18页
        2.2.3 改进TF-IDF算法的实现第18-19页
    2.3 实验结果分析第19-23页
        2.3.1 噪声状态下的对比实验第21页
        2.3.2 多学习方式下改进TF-IDF算法的性能分析第21-23页
    2.4 小结第23-24页
第3章 基于Gram-RBM多态蠕虫自动特征提取模型第24-46页
    3.1 预备知识第24-27页
        3.1.1 N-gram基本原理第24-25页
        3.1.2 最大似然概率分布第25-27页
        3.1.3 困惑度的计算第27页
    3.2 N-gram平滑的改进第27-28页
        3.2.1 拉普拉斯平滑改进第27-28页
        3.2.2 Good-Turing平滑改进第28页
    3.3 Gaussian-Bernoulli RBM算法的实现第28-30页
        3.3.1 Bernoulli RBM第29-30页
        3.3.2 Gaussian-Bernoulli RBM第30页
    3.4 模型框架设计第30-31页
    3.5 框架的实现第31-33页
    3.6 实验结果第33-45页
        3.6.1 实验环境及相关数据集第33-34页
        3.6.2 改进平滑N-gram算法第34-38页
        3.6.3 交叉验证测试第38-39页
        3.6.4 Gaussian-Bernoulli RBM降维第39-41页
        3.6.5 噪声状态下分类结果第41-45页
    3.7 小结第45-46页
第4章 基于迁移学习的多任务神经网络特征提取模型第46-57页
    4.1 预备知识第46-49页
        4.1.1 MoE神经网络的形式化公式第46-47页
        4.1.2 线性回归第47页
        4.1.3 层次softmax(Hierarchical softmax)第47-49页
    4.2 框架设计第49-51页
    4.3 框架的实现第51-52页
    4.4 实验结果第52-56页
        4.4.1 迁移学习第52-53页
        4.4.2 通过灰度图分析软件行为第53-55页
        4.4.3 恶意家族分类第55-56页
    4.5 小结第56-57页
第5章 总结与展望第57-59页
    5.1 总结第57页
    5.2 展望第57-59页
参考文献第59-65页
致谢第65-66页
攻读学位期间的相关成果第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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