准確率99%！基於深度學習的二進制惡意樣本檢測——瀚思APT 沙箱惡意文件檢測使用的是CNN，LSTM TODO
所以我們的流程如圖所示。將正負樣本按 1：1 的比例轉換為圖像。將 ImageNet 中訓練好的圖像分類模型作為遷移學習的輸入。在 GPU 集群中進行訓練。我們同時訓練了標准模型和壓縮模型，對應不同的客戶需求（有無 GPU 環境）。 流程中比較核心的算法其實在文件到圖像的轉換。因為常規的網絡 ...
原文：思科惡意加密TLS流檢測論文記錄——由於樣本不均衡，其實做得並不好，神馬99.9的准確率都是浮雲啊，之所以思科使用DNS和http一個重要假設是DGA和HTTP C&C（正常http會有圖片等）。一開始思科使用的邏輯回歸，后面17年文章是隨機森林。
論文記錄：Identifying Encrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data from:https: songcoming.github.io lectures E AE BA E E AE B E BD Identifying Encrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data.ht ...
2018-12-29 10:59 0 917 推薦指數：
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