Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phát hiện virus nhanh bằng cách sử dụng mạng nơ-ron trễ tốc độ cao
Tóm tắt
Bài báo này trình bày một phương pháp thông minh để phát hiện mã độc chưa biết bằng cách sử dụng mạng nơ-ron trễ tốc độ cao. Tất cả dữ liệu được thu thập lại thành một vector dài và sau đó được kiểm tra như một mẫu đầu vào duy nhất. Mạng nơ-ron trễ tốc độ cao (FTDNNs) được đề xuất sử dụng tương quan chéo trong miền tần số giữa dữ liệu đã kiểm tra và trọng số đầu vào của mạng nơ-ron. Đã được chứng minh một cách toán học và thực nghiệm rằng số bước tính toán cần thiết cho mạng nơ-ron trễ được trình bày ít hơn so với mạng nơ-ron trễ thông thường (CTDNNs). Kết quả mô phỏng bằng cách sử dụng MATLAB xác nhận các phép tính lý thuyết.
Từ khóa
#mạng nơ-ron trễ #phát hiện mã độc #tốc độ cao #tương quan chéo #mô phỏng MATLABTài liệu tham khảo
Kephert, L., Arnold, W.: Automatic extraction of computer virus signatures. In: Proc. of the 4th Virus Bulletin International Conference, Abingdon, pp. 178–184 (1994)
Zhang, B., Yin, J., Hao, J.: Malicious Codes Detection based on Neural Network Ensembles. IJCNN2007, August 12–14, 2007, Orlando, Florida, USA (to appear)
Lo R., Levitt K., Olsson R.: MCF: a malicious code filter. Comput. Secur. 14(6), 541–566 (1995)
Tesauro G., Kephart J., Sorkin G.: Neural networks for computer virus recognition. IEEE Expert. 11(4), 5–6 (1996)
Kolter, J.Z., Maloof, M.A.: Learning to detect malicious executables in the wild. In: Proc. of the 10th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 470–478. ACM Press, New York (2004)
Slezak D., Wróblewski J., Szczuka M.: Constructing extensions of Bayesian classifiers with use of normalizing neural networks. LNCS, Found. Intell. Syst. 2871, 408–416 (2003)
Guterman H., Nehmadi Y., Chistyakov A., Soustiel J.F., Feinsod M.: A comparison of neural network and Bayes recognition approaches in the evaluation of the brainstem trigeminal evoked potentials in multiple sclerosis. Int. J. Bio-Med. Comput. 43(3), 203–213 (1996)
Kjell B.: Authorship determination using letter pair frequency features with neural network. J. Lit. Linguistic Comput. 9, 119–124 (1996)
Shahin M.A., Tollner E.W., Mcclendon R.W.: Artificial intelligence classifiers for sorting apples based on watercore. J. Agric. Eng. Res. 79(3), 265–274 (2001)
http://web.njit.edu/~shi/Steganalysis/method.htm
El-Bakry, H.M.: A new neural design for faster pattern detection using cross correlation and matrix decomposition. Neural World J. (Accepted)
El-Bakry H.M.: New faster normalized neural networks for sub-matrix detection using cross correlation in the frequency domain and matrix decomposition. Appl. Soft Comput. J. 8(2), 1131–1149 (2008)
El-Bakry H.M.: New fast principal component analysis for face detection. J. Adv. Comput. Intell. Intell. Inform. 11(2), 195–201 (2007)
El-Bakry H.M.: Face detection using fast neural networks and image decomposition. Neurocomput. J. 48, 1039–1046 (2002)
El-Bakry H.M.: Automatic human face recognition using modular neural networks. Mach. Graph. Vis. J. (MG&V) 10(1), 47–73 (2001)
El-Bakry H.M.: Human Iris detection using fast cooperative modular neural nets and image decomposition. Mach. Graph. Vis. J. (MG&V) 11(4), 498–512 (2002)
El-Bakry H.M., Zhao Q.: A fast neural algorithm for serial code detection in a stream of sequential data. Int. J. Inform. Technol. 2(1), 71–90 (2005)
El-Bakry, H.M., Stoyan, H.: FNNs for code detection in sequential data using neural networks for communication applications. In: Proc. of the First International Conference on Cybernetics and Information Technologies, Systems and Applications: CITSA 2004, 21–25 July, 2004. Orlando, Florida, USA, vol. IV, pp. 150–153 (2004)
El-Bakry, H.M., Zhao, Q.: Fast pattern detection using neural networks realized in frequency domain. In: Proc. of the International Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, The Second World Enformatika Congress WEC’05, Istanbul, Turkey, 25–27 Feb, pp. 89–92 (2005)
El-Bakry, H.M., Zhao, Q.: Sub-image detection using fast neural processors and image decomposition. In: Proc. of the International Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, The Second World Enformatika Congress WEC’05, Istanbul, Turkey, 25–27 Feb, pp. 85–88 (2005)
Klette R., Zamperon P.: Handbook of Image Processing Operators. Wiley, New York (1996)
Cooley J.W., Tukey J.W.: An algorithm for the machine calculation of complex Fourier series. Math. Comput. 19, 297–301 (1965)
Hirose A.: Complex-Valued Neural Networks Theories and Applications. Series on innovative Intellegence, vol. 5. World Scientific, Singapore (2003)
Jankowski S., Lozowski A., Zurada M.: Complex-valued multi- state neural associative memory. IEEE Trans. Neural Netw. 7, 1491–1496 (1996)
Arnold, W., Tesauro, G.: Automatically Generated Win32 Heuristics Virus Detection, pp. 123–132. Virus Bulltien Conference (1995)
Coates, G., Leigh, D.: Virus Detection: the Brainy Way, pp. 211–224. Virus Bulltien Conference (1995)
Zwienenberg, R.: Heuristics Scanners: Artificial Intelligence?, pp. 203–210. Virus Bulltien Conference (1995)