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[学位论文] 作者：龙廷艳,,
来源：贵州大学 年份：2019
JavaScript脚本语言被广泛用作传播恶意代码的载体,而传统恶意代码检测方法难以识别混淆变形后的恶意代码,需要采取复杂的特征工程提取恶意代码关键特征,并且分类器检测的好坏直接依赖于特征的选取,故提出较好的特征提取方法至关重要。深度学习方法具有从海量数......
[期刊论文] 作者：龙廷艳, 万良, 丁红卫,,
来源：计算机科学与探索 年份：
针对传统机器学习特征提取方法很难发掘JavaScript恶意代码深层次本质特征的问题,提出基于堆栈式稀疏降噪自编码网络(Stacked Sparse Denoising Autoencoder Network, sSDAN)...
[期刊论文] 作者：丁红卫, 万良, 龙廷艳,,
来源：哈尔滨工业大学学报 年份：2019
当前网络环境下的网络数据呈现出比以往更为庞大、复杂和多维的特性,传统的机器学习方法面临复杂的高维数据需要手动提取大量特征,特征提取过程复杂且计算量大,不利于当前入...
[期刊论文] 作者：龙廷艳, 万良, 邓烜堃,,
来源：计算机工程与应用 年份：2019
机器学习的JavaScript恶意代码检测方法在提取特征过程中耗费时间和人力,以及这些频繁使用的机器学习方法已经无法满足当今信息大爆炸的实际需要。提出了一种基于卷积神经网...
[期刊论文] 作者：龙廷艳, 万良, 邓烜堃,
来源：计算机工程与应用 年份：2019
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[期刊论文] 作者：丁红卫, 万良, 周康, 龙廷艳, 辛壮,,
来源：计算机科学 年份：2019
当今网络数据呈现出更为庞大、复杂和多维的特性。传统的基于机器学习的方法在面临高维数据特征时需要手动提取大量特征,特征提取过程复杂且计算量大,达不到入侵检测的准确性...
[期刊论文] 作者：丁红卫, 万良, 周康, 龙廷艳, 辛壮,
来源：计算机科学 年份：2019
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