智能反恶意软件系统源码构建。
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简介：
构建一个智能反恶意软件系统，采用支持向量机进行恶意软件分类的深度学习方法。这一全面的技术方案旨在有效地、抽象地减轻恶意软件带来的安全威胁，这长期以来一直是信息安全领域的重要研究课题。开发一种能够抵御全新未知的恶意软件的防御系统，具有广阔的应用前景，有望为众多行业带来显著效益。我们设计了一个巧妙的系统，它充分利用了深度学习 (DL) 模型的强大能力，以实现对恶意软件的精准识别。通过运用此类模型，我们可以基于数学原理来检测新出现的恶意软件，具体而言，就是找到给定恶意软件x与其对应的恶意软件家族y之间的对应关系，即 f : x → y 。为了达成这一目标，我们选取了 Malimg 数据集 [ ] 作为训练数据，该数据集包含了从恶意软件二进制文件中提取的恶意软件图像。随后，我们对以下深度学习模型 1 进行训练以对每个恶意软件系列进行分类：CNN-SVM[ ]、GRU-SVM [ ]和MLP-SVM。实验结果表明，GRU-SVM 在众多DL模型中表现突出，其预测准确度达到了约84.92%。这一结果并非偶然发生, 而是...
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