[发明专利]一种基于DEAM和DenseNet的恶意软件检测和家族分类方法在审
| 申请号： | 202110260297.5 | 申请日： | 2021-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN112818350A | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 王长广;赵子秋;王方伟;李青茹;赵冬梅;曾水光 | 申请（专利权）人： | 河北师范大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄新世纪专利商标事务所有限公司 13100 | 代理人： | 董金国 |
| 地址： | 050024 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 发明公开了一种基于DEAM和DenseNet的恶意软件检测和家族分类方法，结合深度有效注意力模型（Depthwise Efficient Attention Module，DEAM）和密集连接神经网络（DenseNet）模型进行恶意软件检测和家族分类。DEAM是改进后通用的轻量级注意力模块，由改进的有效注意力(Improved Efficient Channel Attention，IECA)子模块和深度空间注意力(Depthwise Spatial Attention，DSA)子模块两部分组成，可以强化对恶意软件特征的关注，提高检测和分类效果。本发明对加密、打包和样本数量少的恶意软件均有较高的鲁棒性，能够可靠地进行恶意软件检测和家族分类，它在提高CNNs效果的同时保持模型计算量不增加。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 deam densenet 恶意 软件 检测 家族 分类 方法 | ||
【主权项】：
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