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答辯公告
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張吉昕答辯公告
瀏覽次數:日期:2019-09-09編輯:研究生教務辦1

答辯公告


論文題目

基于深度學習的惡意軟件特征分析與檢測方法研究

答辯人

張吉昕

指導教師

秦拯

答辯委員會

主席

李仁發

學科專業

計算機科學與技術

學院

信息科學與工程學院

答辯地點

信息科學與工程學院541

答辯時間

2019918

午:14:00-17:00

學位論文簡介

惡意軟件是當今最嚴重的安全威脅之一。當前面臨著惡意軟件變種規模巨大且急速增長的情況下,惡意軟件檢測的一大挑戰是高效地檢測未知惡意軟件變種。近些年的研究工作中提出一系列基于人工智能技術国民彩票手机版app,如基于機器學習的惡意軟件智能檢測方法国民彩票手机版app,以期達到有效并高效地檢測未知惡意軟件變種。然而,當前惡意軟件智能檢測方法仍然存在一些問題。針對這些問題国民彩票手机版app,本文主要基于深度學習技術提出一系列惡意軟件智能檢測方法国民彩票手机版app。

1針對傳統惡意軟件智能檢測方法精度和召回率較低的問題,本文提出一種基于操作碼語義表征的惡意軟件檢測方法,以提升檢測潛伏的未知惡意軟件變種的準確性。本文采用操作碼二元組對惡意軟件進行表征,同時提出一種主成分初始化的卷積神經網絡,能高效地對惡意代碼和良性代碼分類。

2針對傳統惡意軟件智能檢測方法的平臺適用性差的問題,本文提出一種基于字節碼語義表征的惡意軟件檢測方法,以檢測來自多操作系統平臺的未知惡意軟件變種。本文提出字節碼N 長共生矩陣對惡意軟件進行表征,高效地對多平臺的惡意代碼和良性代碼分類,解決了多操作系統平臺的惡意軟件檢測問題国民彩票手机版app。

3針對單一類型的數據表征不可避免的損失一部分檢測精度的問題,本文提出一種基于操作碼語義特征和API行為特征融合的惡意軟件檢測技術,以進一步提升惡意軟件檢測方法的準確性。本文通過采用卷積神經網絡和反饋神經網絡訓練分別得到操作碼特征和API行為特征,通過并融合這兩種特征,覆蓋惡意軟件更大范圍的特點。該方法解決了深度學習中的多特征融合問題。

4針對基于深度學習的惡意軟件檢測方法消耗大量的訓練時間的問題,本文提出一種基于全局圖特征的惡意軟件檢測方法,以顯著降低訓練事件開銷。本文根據操作碼之間的依賴關系構建操作碼概率圖,并提取全局圖特征來對惡意軟件樣本進行快速訓練和檢測。

本文提出的惡意軟件智能檢測方法不僅限于研究,同樣應用于產業界,并在企業進行大規模測試,且反映良好国民彩票手机版app。

主要學術成果

[1] Jixin Zhang, Zheng Qin*, Hui Yin, Lu Ou, Kehuan Zhang, A feature-hybrid malware variants detection using CNN based opcode embedding and BPNN based API embedding, Computers & Security, 2019. [CCF-B] [SCI, IF: 2.650]

[2] Jixin Zhang, Zheng Qin*, Kehuan Zhang*, Hui Yin, Jingfu Zou, Dalvik Opcode Graph based Android Malware Variants Detection, IEEE Access, 2018. [SCI, IF: 3.557]

[3] Jixin Zhang, Zheng Qin*, Hui Yin, Ou Lu, Yupeng Hu, IRMD: Malware Variant Detection using Opcode Image Recognition, International Conference on Parallel and Distributed Systems, 2016. [CCF-C] [EI]

[4] Jixin Zhang, Zheng Qin*, Hui Yin, Ou Lu, Sheng Xiao, Yupeng Hu, Malware Variant Detection using Opcode Image Recognition with Small Training Sets, International Conference on Computer Communication and Networks, 2016. [CCF-C] [EI]

[5] Hui Yin, Zheng Qin*, Jixin Zhang, Lu Ou and Keqin Li, “Achieving secure, universal, and fine-grained query results verification for secure search scheme over encrypted cloud data”, Transaction on Cloud Computing, 2017. [CCF-C] [SCI, IF: 7.928]

[6] Hui Yin, Jixin Zhang*, Yinqiao Xiong, Xiaofeng Huang, Tiantian Deng, PPK-means: Achieving Privacy-preserving Clustering over Encrypted Multi-dimensional Cloud Data, Electronics, 2018. [SCI, IF: 2.110]

[7] Hui Yin, Jixin Zhang*, Yinqiao Xiong, Lu Ou, Fangmin Li, , Keqin Li, CP-ABSE: A Ciphertext-Policy Attribute-based Searchable Encryption, IEEE ACCESS, 2018. [SCI, IF: 3.557]

[8] Hui Yin, Yinqiao Xiong*, Jixin Zhang*, Lu Ou, Shaolin Liao, Zheng Qin, “A Key-Policy Searchable Attribute-based Encryption Scheme for Efficient Keyword Search and Fine-Grained Access Control over Encrypted Data”, Electronics, 2019. [SCI, IF: 2.110]

[9] Jinwen Liang, Zheng Qin*, Sheng Xiao, Jixin Zhang, Hui Yin, Keqin Li, Privacy-Preserving Range Query over Multi-Source Electronic Health Records in Public Clouds, Journal of Parallel and Distributed Computing, 2019. [CCF B] [SCI, IF: 1.815]

[10] Hui Yin*, Zheng Qin, Jixin Zhang, Keqin Li, Lu Ou, Fangmin Li, “Secure Conjunctive Multi-keyword Ranked Search over Encrypted Cloud Data for Multiple Data Owners”, Future Generation Computer Systems, 2018. [CCF-C] [SCI, IF: 4.639]

[11] Jinwen Liang, Zheng Qin*, Sheng Xiao*, Jixin Zhang, Hui Yin and Keqin Li, “MPOPE: Multi-Provider Order-Preserving Encryption for Cloud Data Privacy”, EAI International Conference on Security and Privacy in Communication Networks, 2017. [CCF-C] [EI]

[12] Hui Yin, Zheng Qin*, Jixin Zhang, Wenjie Li and Keqin Li, "Secure Conjunctive Multi-keyword Search for Multiple Data Owners in Cloud Computing", International Conference on Parallel and Distributed Systems, 2016. [CCF-C] [EI]

[13] Hui Yin, Zheng Qin*, Jixin Zhang, and Qin Liu, “A Secure and Fine-Grained Query Results Verification Scheme for Private Search Over Encrypted Cloud Data”, International Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing, 2015. [CCF-C] [EI]


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