【摘 要】
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为解决已有病毒检测机制无法很好地处理大量未知病毒及深度网络模型难以部署在嵌入式设备上应用的问题,提出一种基于轻量级深度网络的计算机病毒检测方法.采用B2M算法将病毒映射为灰度图像,提取灰度共生矩阵GLCM作为轻量级深度网络SqueezeNet的输入,将传统视觉特征与深度神经网络进行整合,实现病毒的高准确率判别.对SqueezeNet进行卷积结构和特征增强的改进,使之运行速度更快、资源消耗更低,检测精度更高.实验验证了该方法的有效性.
【机 构】
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贵州师范学院数学与大数据学院,贵州贵阳550018;贵州大学计算机科学与技术学院,贵州贵阳550025;贵州大学计算机科学与技术学院,贵州贵阳550025;贵州师范学院数学与大数据学院,贵州贵阳550
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为解决已有病毒检测机制无法很好地处理大量未知病毒及深度网络模型难以部署在嵌入式设备上应用的问题,提出一种基于轻量级深度网络的计算机病毒检测方法.采用B2M算法将病毒映射为灰度图像,提取灰度共生矩阵GLCM作为轻量级深度网络SqueezeNet的输入,将传统视觉特征与深度神经网络进行整合,实现病毒的高准确率判别.对SqueezeNet进行卷积结构和特征增强的改进,使之运行速度更快、资源消耗更低,检测精度更高.实验验证了该方法的有效性.
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