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基于多模态注意力的生成式恶意软件图像识别方法研究.pdf

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    摘要

    随着互联网的普及和信息技术的发展，恶意软件已然成为网络与系统安全的一大威

    胁。其隐蔽性、多样性和破坏性对个人用户、企业组织甚至国家安全造成了严重威胁。

    然而，由于恶意软件不断演变和变异，现有的分类方法已经难以满足对恶意软件准确分

    类的需求。因此，如何提高恶意软件分类的准确性成为当前网络安全研究的重要课题之

    一。本研究旨在探索基于深度学习的恶意软件分类方法，以提高对恶意软件的分类准确

    率，从而更有效地保障网络系统安全。本文的主要工作如下：

    （1）针对静态和动态分析的局限性，恶意软件家族

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