基于哈希变换的恶意软件深度学习检测鲁棒性增强方法

    公开(公告)号:CN118395438A

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410606319.2

    申请日:2024-05-16

    Abstract: 本发明涉及对抗机器学习、网络空间安全技术领域,尤其涉及基于哈希变换的恶意软件深度学习检测鲁棒性增强方法。步骤如下:S1:输入一个软件样本,通过特征提取算法提取样本特征;S2:针对特征提取,采用哈希变换输入,构建哈希层;S3:基于哈希层的神经网络建模。本发明提供的基于哈希变换的恶意软件深度学习检测鲁棒性增强方法,采用原恶意软件检测器中特征提取方法对恶意软件进行特征提取;然后针对特征类型设计局部敏感的哈希技术,其次建立基于哈希层的神经网络模型;基于哈希层的神经网络训练,构造分类损失函数与样本特征重建损失函数在训练集上学习模型参数;进而检测恶意软件及其对抗样本,从而显著增强了恶意软件检测的安全保障水平。

    一种无线传感器网络中异构感知质量提升的限时充电调度方法

    公开(公告)号:CN118627296B

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202410758526.X

    申请日:2024-06-13

    Abstract: 本发明涉及一种无线传感器网络中异构感知质量提升的限时充电调度方法,包括以下步骤:定义可充电传感器集合和无线充电器;定义无线充电的充电时间离散化;定义无线充电器的能量消耗;定义系统时间;定义无线充电的监控效用模型;形式化联合时间约束和异构感知质量的无线充电调度问题;将联合时间约束和异构感知质量的无线充电调度问题转化为泛化的异构感知质量的无线充电调度问题;确定无线充电器的调度方案。本发明考虑了无线传感器网络中异构感知的限时充电调度问题,在双约束的情况下调度可移动充电器前往传感器充电,最大化传感器的监控效用的同时相较于传统的对比算法得到了提高。

    一种无线传感器网络中异构感知质量提升的限时充电调度方法

    公开(公告)号:CN118627296A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410758526.X

    申请日:2024-06-13

    Abstract: 本发明涉及一种无线传感器网络中异构感知质量提升的限时充电调度方法,包括以下步骤:定义可充电传感器集合和无线充电器;定义无线充电的充电时间离散化;定义无线充电器的能量消耗;定义系统时间;定义无线充电的监控效用模型;形式化联合时间约束和异构感知质量的无线充电调度问题;将联合时间约束和异构感知质量的无线充电调度问题转化为泛化的异构感知质量的无线充电调度问题;确定无线充电器的调度方案。本发明考虑了无线传感器网络中异构感知的限时充电调度问题,在双约束的情况下调度可移动充电器前往传感器充电,最大化传感器的监控效用的同时相较于传统的对比算法得到了提高。

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