[判断题]网络威胁样本行为分析系统可以有效检测发现栈翻转攻击

这道题目的答案是：错误。

网络威胁样本行为分析系统可以检测到许多类型的网络威胁，但是对于所有的攻击类型都不一定都能够有效检测和发现。栈翻转攻击是一种利用缓冲区溢出漏洞攻击计算机系统的方式，攻击者通过向程序的栈空间注入恶意代码，实现攻击目标，但是这种攻击方式可以通过一些特定的防御措施来提高安全性，如对输入数据进行检查、使用数据加密等方法。网络威胁样本行为分析系统可以进行一些行为分析，但是它也需要其他的防御措施来提高安全性。因此，网络威胁样本行为分析系统不能保证对所有的攻击类型都能够有效检测和发现，包括栈翻转攻击。

相关问题

[判断题]本地化网络威胁样本行为分析系统可以配置可登录系统的IP地址段保证系统本身的 安全性

这道题目的答案是：正确。

本地化网络威胁样本行为分析系统是一种用于检测和分析网络威胁的安全系统，可以监控计算机系统的行为，检测恶意软件、网络攻击等威胁。为了保证系统本身的安全性，可以配置可登录系统的IP地址段，限制可以访问系统的IP地址范围，从而防止未经授权的访问和攻击。这样可以有效地提高系统的安全性，降低系统遭受攻击的风险。因此，本地化网络威胁样本行为分析系统可以配置可登录系统的IP地址段保证系统本身的安全性。

基于深度图卷积神经网络的行为恶意软件检测分类系统流程图

很高兴回答你的问题！以下是基于深度图卷积神经网络的行为恶意软件检测分类系统的流程图：

1. 数据采集：收集恶意软件样本，并提取二进制文件的指令序列。

2. 特征提取：将指令序列转化为图像形式的深度图，并进行一系列预处理，如归一化、平滑等操作。

3. 模型训练：使用深度图卷积神经网络模型对特征图像进行训练和优化，得到恶意软件分类模型。

4. 恶意软件检测：对新的恶意软件进行测试，提取其特征图像，并输入到恶意软件分类模型中进行分类。

5. 分类结果输出：输出恶意软件的分类结果，判断其是否为恶意软件。

希望这个流程图对你有所帮助！