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结合动态行为和静态特征的APT攻击检测方法被引量：4
《计算机工程与应用》2023年第18期249-259,共11页梁鹤 李鑫 尹南南 李超 
国家重点研发计划(2021YFC330010002)。
针对APT攻击网络流量难以获得,模拟的数据与现实又很难匹配的问题,提出了一种基于动态行为和静态特征结合的APT攻击检测方法。采用Noriben沙箱提取待测软件的进程行为、文件行为、注册表行为和网络行为构建动态行为特征集,基于Transform...
关键词：高级持续性威胁(APT)攻击 动态行为 静态特征 Transformer-Encoder 1D-CNN 
基于时空Transformer-encoder的跨社交网络用户匹配方法
《计算机应用研究》2024年第12期3742-3748,共7页张洋 马强 
国家自然科学基金面上项目(62071170)。
针对目前基于签到时空数据的跨社交网络用户匹配方法未充分利用时空信息之间的耦合关系,导致时空数据特征提取困难,匹配准确率下降的问题,提出了一种基于时空Transformer-encoder的跨社交网络用户匹配方法。该方法通过网格映射将签到时...
关键词：跨社交网络 用户匹配 Transformer-encoder 卷积神经网络 
基于注意力时间卷积网络的农产品期货分解集成预测被引量：1
《南京信息工程大学学报》2024年第3期311-320,共10页张大斌 黄均杰 凌立文 林锐斌 
国家自然科学基金面上项目(71971089);国家自然科学基金青年项目(72001083);广东省自然科学基金面上项目(2022A1515011612)。
针对农产品期货时间序列数据受多方面因素影响,非线性、非平稳数据特征难以提取而导致预测准确性不高的问题,基于“分解-集成”的预测思想,本文提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与Transformer-Encoder-TCN的农产品期货...
关键词：农产品期货 自适应噪声完备经验模态分解 自注意力机制 Transformer-Encoder 时间卷积网络 
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