利用 LSTM 和 GAN 进行现代恶意软件检测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究使用深度学习模型、LSTM 网络和 GAN 来提高恶意软件检测的准确性和速度，通过 VirusShare 数据集的训练和评估，表明深度学习在主动网络安全防御中发挥着决定性的作用。此外，研究还探讨了集成学习和模型融合方法对减少偏差和提高模型复杂性的影响。
该研究提出了一种CNN-LSTM混合模型，用于物联网恶意软件识别，准确率达到95.5%。研究表明，CNN算法有助于构建学习模型，而LSTM分类器在分类方面表现更准确。研究强调了支持向量机作为替代方案的探索，以及分布式检测策略的必要性。预测分析对于提升物联网安全性也非常重要。该研究为制定更具韧性的物联网安全措施提供了平台。
