【摘 要】
：
针对现有人工神经网络方法在网络加密流量分类应用中结构复杂且计算量大的问题,首次提出了一种基于特征融合的轻量级网络模型Inception-CNN,用于端到端加密流量的分类,在显著提高分类结果准确性的同时,大大降低了网络计算复杂度。利用Inception模块1×1卷积进行降维,减少了计算参数;从不同的感受野中做到不同级别上的特征提取,将多种不同尺寸滤波器卷积的特征进行融合,从而在原始数据中提取到更加丰富的特征自动学习原始输入和预期输出之间的非线性关系;利用池化操作没有参数的特性,防止产生过拟合。选择使用国际公
【机 构】
：
新疆大学软件学院,新疆大学软件工程技术重点实验室,新疆大学信息科学与工程学院
【基金项目】
：
国家自然科学基金(61862060,61462079,61562086,61562078),国家科技部科技支撑项目(2015BAH02F01)。
论文部分内容阅读
针对现有人工神经网络方法在网络加密流量分类应用中结构复杂且计算量大的问题,首次提出了一种基于特征融合的轻量级网络模型Inception-CNN,用于端到端加密流量的分类,在显著提高分类结果准确性的同时,大大降低了网络计算复杂度。利用Inception模块1×1卷积进行降维,减少了计算参数;从不同的感受野中做到不同级别上的特征提取,将多种不同尺寸滤波器卷积的特征进行融合,从而在原始数据中提取到更加丰富的特征自动学习原始输入和预期输出之间的非线性关系;利用池化操作没有参数的特性,防止产生过拟合。选择使用国际公
其他文献
原则是选择的依据,对于企业的成长而言,大的“原则”可以上升到组织“价值观”层面,成为企业文化的一部分;小的“原则”可以落地到实施“方法论”层面,成为企业工具的一部分.
随着当今信息技术的飞速发展,信息的存在形式多种多样,来源也十分广泛。不同的存在形式或信息来源均可被称之为一种模态,由两种或两种以上模态组成的数据称之为多模态数据。多模态数据融合负责将多个模态的信息进行有效的整合,汲取不同模态的优点,完成对信息的整合。自然现象具有十分丰富的特征,单一模态很难提供某个现象的完整信息。面对保持融合后具有各个模态信息的多样性以及完整性、使各个模态的优点最大化、减少融合过程
为了实现资源和系统环境的隔离,近年来新兴了多种虚拟化工具,容器便是其中之一。在超算资源上运行的问题通常是由软件配置引起的。容器的一个作用就是将依赖打包进轻量级可移植的环境中,这样可以提高超算应用程序的部署效率。为了解基于IB网的CPU-GPU异构超算平台上容器虚拟化技术的性能特征,使用标准基准测试工具对Docker容器进行了全面的性能评估。该方法能够评估容器在虚拟化宿主机过程中产生的性能开销,包括文件系统访问性能、并行通信性能及GPU计算性能。结果表明,容器具备近乎原生宿主机的性能,文件系统I/O开销及G
多数领导者认为自己待员工亲近,事实上员工的感受并非如此.首先要弄明白究竟是什么让别人觉得你可怕?领导们通常很难看清自已有多吓人,因为惧怕是一种关系体验,而非个人特征.
运营管理即是政策落地的重要手段,绩效国考的内涵正是运营管理的核心导向。国家卫生健康委办公厅于2021年3月30日正式通报了2019年度全国三级公立医院绩效考核国家监测结果,三级公立医院绩效考核推行至今已迈入第三个年头。随着2019年三级公立医院绩效国考成绩放榜,许多医院管理者着实捏了一把冷汗。另一方面,《关于加强公立医院运营管理的指导意见》于2020年底重磅出台,新医改逐步聚焦在医院内部管理的改革与深化上。在此情况下,各医院在“十四五”的开年,运营管理组织与绩效管理模式将发生重大转变。
在核磁共振条件下解单体含时薛定谔方程,给出核自旋绕x轴和y轴转动π/2的单量子位转动门,根据量子控制非门的定义,设计出实现量子控制非门的核磁共振脉冲序列。利用两个核自旋之间的相互作用时间远小于射频脉冲作用时间这个条件,通过在旋转参考系中近似求解核磁共振时的两体含时薛定谔方程,给出量子控制非门核磁共振脉冲序参数取值。利用Suzuki对称乘积公式,对含时薛定谔方程进行数值计算,数值计算结果验证了量子控制非门脉冲序列设计与参数取值的正确性。
提出了一种基于操作码频率的恶意代码可视化分析方法。该方法在静态反汇编的基础上,获取机器指令中的操作码序列,使用设计的色谱来区分常见的和罕见的操作码指令,并依据对应颜色向量在RGB空间中的次序来重排操作码的位置,以此实现关于操作码频率的映射,解决了现有可视化方法视觉区分度不强、分类精准度不高的问题。将该方法应用于微软提供的恶意样本集(BIG 2015|Kaggle),可视化结果经深度融合网络学习后,取得了98.50%的分类正确率。
针对ARM程序高层代码混淆存在盲目性较强而降低混淆准确度,且很容易被逆向还原的问题。从ARM汇编指令底层研究ARM程序混淆,通过结合ARM架构指令系统的特点,基于模式切换提出一种ARM汇编代码混淆算法,包括指令模式切换混淆、寄存器随机分配混淆和虚假指令混淆,使混淆后汇编代码的控制流变得更加复杂,且对切换地址的寄存器混淆也提高了动态调试跟踪的难度。模式切换及虚假指令混淆也会造成反汇编错误,从复杂强度、逆向弹性和性能开销三方面进行测试评估。测试结果表明,该混淆算法不仅有效地提高了程序的控制流循环复杂度,而且能
卷积神经网络的发展使得图像验证码已经不再安全。基于卷积神经网络中存在的通用对抗扰动,提出了一种图像验证码的保护方法。提出了一种快速生成通用对抗扰动的算法,将方向相似的对抗扰动向量进行叠加以加快生成通用对抗扰动的速度。基于此算法设计了图像验证码的保护方案,将通用对抗扰动加入到验证码的图像中使其无法被卷积神经网络模型识别。在ImageNet数据集上进行的仿真实验结果表明,该方案比现有工作DeepCAP