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基于深度学习的操作系统多维度安全保护架构
基于深度学习的操作系统多维度安全保护架构
作者:
曹玉红
陈思羽
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
操作系统
多维度安全保护
深度学习
可部署性
GPU
神经网络
摘要:
操作系统漏洞长期威胁用户隐私安全,给用户带来的不仅是经济损失,更有个人隐私泄漏等威胁.基于操作系统的内存管理、进程管理、IO管理三大核心功能,分析针对各功能的攻击方案的表现形式,提出利用深度学习技术,搭建包含基础数据层、特征提取层、特征学习层、防御行为层的操作系统多维度安全保护架构.基础数据层收集操作系统运行数据,并将原始数据提供给特征提取层;特征提取层对原始数据进行变换,向特征学习层提供易于理解与学习的特征;特征学习层借助深度神经网络,理解特征提取层提供的数据,并将检测结果反馈给防御行为层;防御行为层产生防御行为,并优化特征学习层,降低误判概率,提升检测精度.该架构通用性强,可部署性良好,能检测到未曾发现的攻击.若辅以GPU硬件支持,神经网络的算力资源开销将降低80%.
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文献信息
篇名
基于深度学习的操作系统多维度安全保护架构
来源期刊
工业技术创新
学科
关键词
操作系统
多维度安全保护
深度学习
可部署性
GPU
神经网络
年,卷(期)
2021,(1)
所属期刊栏目
工业互联网
研究方向
页码范围
90-95
页数
6页
分类号
G633.67
字数
语种
中文
DOI
10.14103/j.issn.2095-8412.2021.01.015
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
二级参考文献
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参考文献
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(0)
2021(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
操作系统
多维度安全保护
深度学习
可部署性
GPU
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工业技术创新
主办单位:
中国电子信息产业发展研究院
赛迪工业和信息化研究院有限公司
出版周期:
双月刊
ISSN:
2095-8412
CN:
10-1231/F
开本:
16开
出版地:
北京市海淀区紫竹院路66号赛迪大厦18层
邮发代号:
创刊时间:
2014
语种:
chi
出版文献量(篇)
1276
总下载数(次)
4
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