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| 1 | 基于双域注意力和元学习的移动应用行为识别显示文摘移动智能设备和移动应用承载了诸多个人信息和办公娱乐功能,通过分析移动应用在使用时产生的网络流量,可以在网络管理、隐私保护以及行为识别方面提供有价值的信息.文章设计了一种基于双域注意力机制和元学习的识别模型,首先,通过深度可分离卷积模块进行特征提取;其次,通过注意力机制模块从通道和空间2个维度提取注意力,增强行为识别样本的图像纹理特征;同时,利用元学习的策略,进行多任务学习,使得模型在面对新的小样本识别任务时可以有更快速高效的识别效果.实验结果表明,相比于其他的小样本识别模型,本文模型能够有效地识别出移动应用行为特征. | 张文君 陈丹伟 | 2021 | 西南大学学报(自然科学版)2021，43，12： | 0 |
| 2 | 基于改进选择算子的NIDS多媒体包多线程择危处理模型显示文摘网络入侵检测系统(NIDS)在流量超过其负载能力时,漏检率将不可避免,此时应将有限的处理能力优先用于较危险的数据包。因多媒体包在流量中所占比例较大,基于遗传算法的NIDS多媒体包多线程择危处理模型能取得良好效果。由于使用轮盘赌选择算法,该模型存在漏选高危险系数多媒体包的可能。文章通过最优保存策略对选择算子进行改进,并对模型提出新的处理步骤,使系统每个线程内选择处理的多媒体包的危险系数总和最大,同时每个线程的处理能力得到了充分利用。实验表明,改进后的入侵检测模型对危险系数较高的多媒体文件检测率有所提高,目标函数的收敛性也得到加强。 | 赵旭 黄光球 崔艳鹏 王明明 | 2018 | 信息网络安全2018，，10： | 0 |
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