深度学习在移动恶意软件检测中的应用——值导数GRU方法

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"基于值导数GRU的移动恶意软件流量检测方法" 本文探讨的是在移动恶意软件检测领域中，如何利用基于值导数的门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）来改进现有检测技术。随着移动网络的普及和移动设备的广泛使用，移动恶意软件对用户安全构成了严重威胁。移动恶意软件检测是保障移动网络安全的关键，传统方法往往依赖于特征工程，而特征工程的效果直接影响检测效果。 近年来，研究人员尝试运用深度学习技术解决特征工程的局限性。深度学习能够自动学习和提取数据中的复杂模式，减少了对人工特征工程的依赖。文中提到Li等人和Yuan等人分别采用深度学习技术开发了Android恶意软件检测引擎，这些引擎可以自动检测恶意应用程序，提高了检测效率和准确性。 其中，GRU是一种在序列数据处理中广泛应用的递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）变体，它解决了标准RNN训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。GRU通过门控机制来记忆和遗忘信息，使得模型在处理长序列数据时能更好地捕获时间依赖关系。在移动恶意软件流量检测中，GRU可以有效地分析流量序列中的模式变化，识别恶意行为。 然而，现有的深度学习应用在移动恶意软件检测中仍存在不足，即直接套用其他领域的深度学习理论，没有充分考虑到移动网络流量数据的特性。因此，本文提出基于值导数的GRU方法，可能是指通过计算流量数据的变化率（值导数）来获取更丰富的信息，这有助于模型捕捉流量异常，进一步提升恶意软件检测的精确性和鲁棒性。 值导数可以帮助模型区分微小的流量变化，这对于检测恶意软件的隐秘活动至关重要。通过结合GRU的动态学习能力和值导数的敏感性，提出的检测方法有望在不依赖大量特征工程的情况下，实现对移动恶意软件的高效检测。 基于值导数的GRU方法是深度学习技术在移动恶意软件检测领域的创新应用，旨在克服特征工程的限制，提高检测的自动化水平和性能。这种方法为移动网络安全提供了新的思路，对于未来研究和实践具有重要的指导意义。

基于代码属性图和Bi-GRU的软件脆弱性检测方法.docx

2022-06-10 上传
基于代码属性图和Bi-GRU的软件脆弱性检测方法 在软件开发和部署过程中，软件脆弱性是指软件中的缺陷，可以被利用来绕过系统的访问控制、非法窃取高权限等，导致用户隐私数据泄露、数字资产被盗、系统信息被更改等...

基于深度学习的工业恶意流量检测

2023-08-22 上传
下面是一些基于深度学习的方法，用于工业恶意流量检测： 1. 卷积神经网络（CNN）：CNN在图像处理任务中表现出色，同样可以用于流量数据的处理。它可以从流量中提取时间和空间上的特征，通过卷积和池化层进行特征...

tf.keras.layers.GRUCell再TensorFlow1.15.0中的代码

2023-05-24 上传
在TensorFlow 1.15.0中，使用tf.keras.layers.GRUCell可以创建一个GRU单元的实例。以下是使用GRUCell创建一个GRU网络层的示例代码： ```python import tensorflow as tf # 定义GRUCell gru_cell = tf.keras.layers...

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传
1. ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): 适用于平稳时间序列数据的预测，结合了自回归 (AR) 和移动平均 (MA) 的模型。 2. SARIMA (Seasonal ARIMA): 在ARIMA模型基础上添加了对季节性因素的建模，...

基于matlab的gru时序算法

2023-04-05 上传
GRU（Gated Recurrent Unit）是一种递归神经网络（RNN）的变体，它在循环神经网络中引入了门控机制，以解决长期依赖问题。GRU的特点是具有更少的参数、更快的收敛速度和更好的表现。 下面是一个基于Matlab的GRU时序...

利用pytorch写一段gru

2023-03-23 上传
我可以用以下代码来实现GRU：import torch import torch.nn as nn class GRU(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(GRU, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size ...

if gru.shape[1]>2: gru=gru[:,0:2,:] elif gru.shape[1]<2: k=2-gru.shape[1] temp=gru[:,0:k,:] gru=torch.cat([gru,temp],dim=1) gru=gru.reshape(gru.shape[0],gru.shape[1]*gru.shape[2]) out=self.output(gru)

2023-04-23 上传
这段代码是什么意思？ 这段代码是一个pytorch模型的forward函数。...如果时间步长小于2，则填充零值，使其达到2个时间步长。接着将GRU的输出reshape成一个二维矩阵，然后通过output层得到最终的输出结果。

代码实现基于LFM+MLP模型的GRU

2023-05-31 上传
以下是基于LFM+MLP模型的GRU的代码实现，使用Python和PyTorch框架： ```python import torch import torch.nn as nn class LFM_MLP_GRU(nn.Module): def __init__(self, num_users, num_items, embedding_size, ...

解释self.gru = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True, bidirectional=False)

2023-06-07 上传
这段代码是在定义一个基于LSTM的神经网络层，其中包含以下参数： - `self.input_size`：输入数据的特征维度大小。 - `self.hidden_size`：LSTM隐藏层的神经元数量。 - `self.num_layers`：LSTM的层数。 - `batch_...

这段代码哪里错了 class my_BiGRU(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.gru_dropout = gru_dropout self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def _setup_BiGRU_layers(self): self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.args.capsule_out_dim, output_size=self.args.apsule_out_features, hidden_size=self.args.BiGRU_hiddensize, num_layers=self.args.BiGRU_layers, gru_dropout=self.args.BiGRU_dropout, )

2023-06-07 上传
self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) self.BiGRU_layers = my_BiGRU...
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