VAE

作品数：284被引量：486H指数：10
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基于VAE与API行为特征抽取的恶意软件检测
《计算机工程与设计》2025年第2期464-471,共8页于孟洋 师智斌 郝伟泽 张舒娟 
山西省基础研究计划基金项目(20210302123018)。
针对现有检测方法缺乏数据连续性和完整性的建模能力、难以提取API调用序列的全局特征,且对API行为语义表示抽取单一等问题,提出一种基于变分自编码器与API行为特征抽取的恶意软件检测方法。通过词嵌入将调用函数表示为语义稠密向量;基...
关键词：恶意软件检测 变分自编码器 多层卷积神经网络 序列信息 行为语义 频率信息 特征融合 
基于VAE和DLIESN的工控系统入侵检测方法被引量：7
《计算机工程与设计》2023年第11期3283-3289,共7页曹春明 何戡 宗学军 连莲 
辽宁省“兴辽英才计划”基金项目(XLYC2002085);辽宁省教育厅2020年度科学研究经费基金项目(LJ2020020)。
针对现有工控系统入侵检测方法训练复杂,且对攻击样本检测率低的问题,提出一种基于变分自编码器(VAE)和深度漏积回声状态网络(DLIESN)的入侵检测方法。使用VAE对数据集中的罕见攻击类样本进行扩充,平衡样本分布;构建DLIESN分类器,其层...
关键词：回声状态网络 变分自编码器 入侵检测 深度学习 数据增强 工业控制系统 样本均衡化策略 
基于VAE与局部上下文信息自提取的异常检测模型被引量：3
《计算机工程与设计》2023年第11期3513-3520,F0003,共9页衡红军 周文华 
国家自然科学基金联合基金项目(U1333109)。
为提升多维时序数据异常检测的准确率,考虑到异常类型的多样性,提出一种基于变分自编码器(variational autoencoder,VAE)与局部上下文信息自提取的异常检测模型AusVAE-CL(anomaly union score computed by VAE with CNN and LSTM)。利用...
关键词：异常检测 多维时间序列 变分自编码器 卷积神经网络 长短时记忆网络 上下文异常 集体异常 
基于VAE的伪样本重排练实现的类增量学习被引量：2
《计算机工程与设计》2021年第8期2284-2290,共7页莫建文 陈瑶嘉 
国家自然科学基金项目(61661017、61967005、U1501252);广西自然科学基金项目(2017GXNSFBA198212);广西科技基地和人才专项基金项目(桂科AD19110060);中国博士后科学基金面上基金项目(2016M602923XB);认知无线电教育部重点实验室基金项目(CRKL150103、CRKL190107、CRKL160104);桂林电子科技大学研究生创新基金项目(2019YCXS020)。
针对神经网络模型进行类增量学习时产生的灾难性遗忘问题,提出一种基于VAE的伪样本重排练实现的类增量学习方法。采用VAE生成伪样本的方法,实现重排练,生成与真实图像相似的伪图像;引入大边界Softmax损失训练分类器,使分类器学习到类间...
关键词：类增量学习 灾难性遗忘 伪样本重排练 变分自编码器 伪样本选择 
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