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目前对于恶意软件的分析大多是基于特征提取的方式,通过提取恶意软件的操作码、PE结构、汇编码、字符串以及捕获的动态行为信息等特征,使用机器学习、深度学习算法学习特征实现恶意软件的分类。但是由于恶意软件的各种变形和加密技术的日益成熟,使得特征选择和特征提取变得越来越困难,所以需要有效的特征提取方法和分类算法来对抗这些复杂恶意软件。首先分析了国内外针对特征融合在恶意软件分类方面的现状,提出了现阶段存在的问题。然后收集数据集并进行预处理和特征提取,其中动态特征提取是通过搭建Cuckoo沙箱捕获动态API信息并使用TF-IDF方法提取关键API行为特征,静态特征提取则对恶意软件进行反汇编并提取静态操作码信息,利用N-gram、Apriori及信息增益方法提取重要操作码组合特征,然后将动静态特征融合并使用因子分解机作为恶意软件分类算法对特征之间的交互影响建模,最后恶意软件的分类准确率和召回率达到95%以上。 相似文献
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在离体条件下研究了NO供体硝普钠(sodium nitroprusside,SNP)对苹果黑斑病菌互隔交链孢(Alternaria alternata)生长、菌落形态及其超微结构的影响,并在体内条件下研究了其对苹果黑斑病的治愈作用。结果表明SNP处理能显著的抑制A.alternata的孢子萌发和菌丝生长,存在浓度依赖效应,当浓度为1 g/100 m L SNP,与对照相比,其对菌丝生长和孢子萌发的抑制率分别达到70%和75.9%;扫描电镜和透射电镜观察发现SNP处理的A.alternata菌丝表面粗糙,粗细不均匀,部分出现塌陷;孢子细胞受到不同程度的破坏,细胞膜发生破裂。同时发现外源SNP处理对损伤接种的苹果黑斑病具有治愈作用,其中0.5 g/100 m L SNP处理效果最佳。可见外源NO作为代替化学合成药物的防腐剂在采后病害控制中具有潜在的应用前景。 相似文献
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文章分析长株潭城市群水资源现状及特点,就长株潭城市群水资源利用现状和水生态环境现状,提出管理保护对策。对政府加强和制定长株潭城市群水资源相关政策有一定参谋作用。 相似文献
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对汉语词汇进行专书研究是汉语史研究的基础工程.依据逐字卡片所做的统计,对<墨子>中的性质形容词进行了研究,拟从这些性质形容词词义的变化,探讨汉语形容词变化的某些规律. 相似文献
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<正>为了给学习者提供个性化学习体验,本文提出一种同时包含物理学习和虚拟学习的平行智能教育框架。由于Chat GPT在对传统课堂学习的补充上有巨大应用潜力,我们讨论了使用Chat GPT进行学习的优势和劣势。最后,总结了基于Chat GPT的平行智能教育面临的挑战和潜在解决方案。1引言随着近几十年间新型技术和学习工具的出现,教育领域经历不断变革。虚拟现实、机器学习、强化学习和元宇宙只是其中几个例子(Gu et al., 2023; Hare and Tang, 2023; Liang et al.,2023; Shi et al., 2023)。最近的热门话题则围绕可能对传统课堂学习产生影响的Chat GPT。 相似文献
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以抗病品种“青薯168”和易感品种“陇薯3号”马铃薯块茎为试材,比较2 个品种马铃薯块茎、切片接种硫色镰刀菌(F. sulphureum)后苯丙烷代谢关键酶活性和相关产物积累的动态变化。结果表明,“青薯168”马铃薯块茎及其切片接种F. sulphureum后的病斑直径显著小于“陇薯3号”。2 个品种马铃薯接种F. sulphureum后,在前期苯丙氨酸解氨酶(PAL)、4-香豆酰-辅酶A连接酶(4CL)活性以及总酚、类黄酮含量增加,但随着病斑的扩展,PAL、4CL活性以及总酚、类黄酮含量迅速降低并低于未接菌对照。肉桂酸-4-羟化酶(C4H)活性和木质素含量在整个培养过程中均显著低于未接菌对照。抗病品种“青薯168”接种F. sulphureum后,PAL、4CL和C4H活性以及总酚、类黄酮和木质素含量均显著高于“陇薯3号”。表明苯丙烷代谢在F. sulphureum与马铃薯块茎互作的早期发挥了积极的作用,一旦病斑开始扩展,苯丙烷代谢的抗病作用将显著降低;抗病块茎的苯丙烷代谢活性显著高于感病块茎,表明苯丙烷代谢在马铃薯块茎抗干腐病方面具有重要的作用。 相似文献
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伴随着常温固化氟碳涂料的发展,制定了一系列行业标准,这些标准的实施又有力地促进了氟碳涂料在相关领域的推广应用。本文综述了常温固化氟碳涂料相关行业标准规定的材料性能和配套应用,解析了标准的关键技术指标,并指出氟碳涂料标准的未来技术发展。 相似文献
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水性多彩涂料运输稳定性评价方法 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了影响水性多彩涂料运输稳定性的主要因素,以及评价其运输稳定性的仪器设备参数、试验步骤等。 相似文献
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介绍了多彩涂料标准制定的背景、原则、适用范围、项目设置、检测指标及试验方法,提出了产品质量提升的重点,标准实施后的注意事项。 相似文献