基于深度学习的病毒检测综述

• 作者: 吴恋 左羽 王永金 赵晨洁
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 深度学习 病毒检测 识别分类 特征降维 高维信息 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 智能处理与应用
• 页码范围: 60-62,65
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2020.02.015

摘要

随着数据的增多,病毒的类型也随之增加.病毒的不确定性及其攻击的复杂性,使传统的机器学习已经不能满足大量高维信息的处理,数据安全问题就越来越引人注意.人工神经网络的进一步发展,使深度学习在语音、视觉等领域飞速发展.深度学习的技术越来越成熟,对病毒检测领域有着重要的意义,将在病毒检测领域也有很大的提升.该文着重于深度学习的每一个过程的不同方法,探究是否适用于病毒检测,介绍常用的深度学习模型,剖析深度学习对电脑病毒检测的现状,分析病毒检测中常用的数据集及其每个数据集的优缺点,以及需要经过数据预处理、特征学习和分类识别的整体流程及其每个过程中的常用技术.最后用经典案例分析深度学习在病毒检测中的准确率,结果表明准确率得到明显提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左羽	贵州师范学院数学与大数据学院	45	65	5.0	5.0
3	吴恋	贵州师范学院数学与大数据学院	25	14	2.0	2.0
4	赵晨洁	贵州师范学院数学与大数据学院	6	1	1.0	1.0
6	王永金	贵州师范学院数学与大数据学院	6	5	1.0	2.0