基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

Event-triggered design for discrete-time nonlinear systems with control constraints

Nonlinear Dynamics - In order to solve the constrained-input problem and reduce the computing resources, a novel event-triggered optimal control method is proposed for a class of discrete-time...     

Vortex lattices in a spin-orbit coupled binary Bose-Einstein condensates with dipolar interaction

International Journal of Theoretical Physics - We consider the stationary state of a spin-orbit coupled (SOC) binary Bose-Einstein condensates with dipole-dipole interaction (DDI). Our results are...     

Raman Scattering Enhancement Based on High-Pressure High-Temperature Diamonds†

Journal of Russian Laser Research - We discuss the use of high-pressure high-temperature (HPHT) diamonds for the determination of trace amounts of various Raman active substances. The amount of the...     

基于VXI总线的超宽带线性调频信号源的设计

主要介绍了VXI总线C尺寸超宽带线性调频信号源的设计方法，重点描述了利用现场可编程逻辑器件FPAG和DSP设计VXI总线接口电路，以及数字波形存储直读技术在线性调频信号源中的应用。     

计算机网络安全系统设计

分析了现代计算机网络所面临的威胁和各种安全问题,同时提出了在设计一个有关网络系统时应该考虑的一些安全问题,如网络安全策略与技术、网络的访问控制、网络数据加密技术、信息隐藏技术等安全问题。