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摘要:
基于深度神经网络(DNN)模型的改进数学工具是恶意软件检测系统发展的趋势,可以提高恶意软件的防护效率.提出了一种开发用于检测恶意软件的深层神经网络体系结构的方法,在开发过程中确定了神经网络模型应用的结构参数优化和方便性,有助于避免长期的数值试验.同时,利用恶意软件数据库进行的多个实验表明,该方法构建了一个神经网络模型,提供了与现代恶意软件检测系统的误差相当的检测误差.通过探讨研究,以适应深层神经网络在检测分析中的应用具备可行性.
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文献信息
篇名 基于神经网络恶意软件入侵检测的应用
来源期刊 电脑编程技巧与维护 学科
关键词 深度神经网络 恶意软件 检测 神经网络模型
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 网络通信与安全维护
研究方向 页码范围 161-163
页数 3页 分类号
字数 语种 中文
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深度神经网络
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电脑编程技巧与维护
月刊
1006-4052
11-3411/TP
大16开
北京市海淀区长春桥路5号六号楼1209室
82-715
1994
chi
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