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针对Android恶意软件检测存在特征引入过程主观性高、特征选择过程可解释性差、训练模型检测效果不具备时间稳定性的问题,提出了一种面向概念漂移的可解释性Android恶意软件检测方法InterDroid,该方法首先通过高质量的人工Android恶意软件分析报告引入权限、API包名、意图、Dalvik字节码4种特征.并通过自动化机器学习算法TPOT(tree-based tipeline optimization tool)获得InterDroid训练及对比算法,从而摒弃传统方法中繁复的模型选择与参数调整过程.其后,融入模型解释算法SHAP(shapley additive explanations)改进传统的特征包装方法,从而获得对分类结果具有高贡献度的特征组合用于检测模型训练最后,通过曼-惠特尼U(Mann-Whitney U,MWU)与机器学习模型的双重检验证明概念漂移现象在Android恶意软件检测中的存在性.并基于联合分布适配(joint distribution adaptation,JDA)算法提高检测模型对新时期Android恶意软件的检测准确率.实验表明:InterDroid筛选出的特征组合具备稳定性与可解释性.同时,InterDroid中的特征迁移模块可将自身对2019年、2020年新兴Android恶意软件的检测准确率分别提高46%,44%. 相似文献
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介绍了虚拟测震台网建设的意义和内容,利用地震观测技术数字化和网络化建成的虚拟台网,不仅提高了地区的地震监测能力,还为市县地震局和台站完善了其监测预报体系,提供了研究地震相关学科的基础资料,促进防震减灾事业的发展。 相似文献
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100.
张炳 《石油地球物理勘探》1982,17(5):95-98
人们在以往的作图过程中,对使用的速度常存在几种不合理的情况,一是用同一条综合速度曲线作整个地区的时深转换;二是采用局部地区的速度作图,在全区的构造图上出现繁多的拼图线;三是采用了固定不变的v0、β值。为了克服上述弊病,有人提出用多层的以t0为参变量的速度平面图迭合和同层位的t0、v平面迭合的方法绘制构造图。这两种方法虽然考虑到速度的横向变化,但作法复杂,成本过高,使用不方便。下面介绍一种简单易行的作图方法。 相似文献