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随着人工智能、5G、物联网等技术的快速发展,我国在网络安全领域遭受境外攻击的现象也愈发严重,勒索软件攻击事件已显著增加,给国家、企业和个人造成巨大的数据损失和经济损失。为了有效地对勒索软件家族进行分类,本文提出一种基于熵图像静态分析技术的勒索软件分类方法,直接利用从勒索软件二进制文件中提取的熵特征进行分类,同时提出一种名为Ran-GAN的数据增强方法以解决勒索软件家族间数据不平衡问题。本文提出的方法将注意力机制引入VGG16神经网络架构中,用于提升网络的特征提取能力。实验结果表明,本文提出的方法在14种勒索软件家族上可达97.16%的准确率以及97.12%的加权平均F1-score。与传统可视化方法相比,本文提出的方法在4种评价指标下均明显优于传统的可视化方法,同时,与其他神经网络方法相比,勒索软件的检测性能都有显著提升。 相似文献
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万赟 《科技导报(北京)》2018,36(1):91-97
回顾2017年信息科学的热点:加强学习算法在人工智能领域的应用取得显著效果,量子计算机的竞争已经进入到50量子比特阶段,智能家庭进一步大众化,机器人仿真技术更加成熟。同时2017年信息科学领域也出现了很多挑战,例如:人工智能算法不可避免地受到历史数据所暗藏的人类偏见的影响,互联网假新闻影响到了美国大选,比特币呈现泡沫化升值,威胁计算机用户的勒索病毒也愈演愈烈。 相似文献
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针对隐遁勒索病毒攻击威胁性极大以及传统方法对其防御不力的问题,该文提出了一种基于数字疫苗的隐遁勒索病毒攻击动态防御模型。借鉴生物免疫机理,给出了数字疫苗、抗原、抗体及抗体浓度等免疫概念的形式化定义。首先,通过接种数字疫苗(创建诱饵文件和文件夹),使系统生成抵御隐遁勒索病毒攻击的未成熟抗体;其次,通过免疫抗体动态演化机制,生成能抵御隐遁勒索病毒抗原的成熟抗体与记忆抗体;最后,通过在内核层和应用层实施双重动态监控抗体浓度变化,并借助交叉视图法来实时感知隐遁勒索病毒攻击。理论分析与实验结果表明:该模型有效解决了隐遁勒索病毒攻击难以实时检测的问题,且较传统方法性能更高。 相似文献
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