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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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操作系统
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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
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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
双月刊
2095-8412
10-1231/F
16开
北京市海淀区紫竹院路66号赛迪大厦18层
2014
chi
出版文献量(篇)
1276
总下载数(次)
4
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