【摘 要】
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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
【机 构】
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贵州师范学院数学与大数据学院,贵州大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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贵州省科技厅2018年度国家科技部和国家自然科学基金奖励补助项目(黔科合平台人才[2017]5790-09);贵州师范学院一流大学建设一流平台项目(贵师院发[2018]100号);贵州师范学院信息工程专业专业建设项目(贵师院发[2018]99号);贵州省科技厅基础研究计划项目(黔科合基础[2018]1121)
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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
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