Suchergebnisse - stacked sparse denoising autoencoder network (sSDAN)

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    Buchumschlag

    自编码网络在JavaScript恶意代码检测中的应用研究 von 龙廷艳, 万良, 丁红卫

    ISSN: 1673-9418
    Veröffentlicht: 贵州大学 计算机软件与理论研究所,贵阳 550025 01.12.2019
    Veröffentlicht in 计算机科学与探索 (01.12.2019)
    “… TP391; 针对传统机器学习特征提取方法很难发掘JavaScript恶意代码深层次本质特征的问题,提出基于堆栈式稀疏降噪自编码网络(sSDAN)的JavaScript恶意代码检测方法.首先将JavaScript恶意代码进行数值化处理,然后在自编码网络的基础上加入稀疏性限制,同时加入一定概率分布的噪声进行染噪的学习训练 …”
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