基于多注意力Bi-LSTM的惡意軟件預(yù)測(cè)

摘要： 在惡意軟件預(yù)測(cè)任務(wù)中，針對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足及模型無法突出重要時(shí)序信息的問題，提出一種使用TS-GAN對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)增和使用多注意力Bi-LSTM模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的方案。多注意力Bi-LSTM由三層網(wǎng)絡(luò)組成，利用Bi-LSTM層自動(dòng)學(xué)習(xí)惡意軟件并輸出各時(shí)間步的隱狀態(tài)，通過多注意力層為各時(shí)間步隱狀態(tài)分配權(quán)重突出重要時(shí)序信息，使用預(yù)測(cè)判別層實(shí)現(xiàn)惡意軟件良性或惡意的預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以...