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可扩展的APT恶意软件分类：通过并行特征提取和GPU加速学习
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文提出了一种自动化的恶意软件分类框架，旨在将恶意可执行文件映射到已知的高级持续性威胁（APT）组。通过结合开源反向工程工具与并行计算，提高特征提取效率，并利用卷积神经网络（CNNs）和GPU加速提升分类模型性能，克服传统模型的局限性。
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关键要点
- 提出了一种自动化的恶意软件分类框架，旨在将恶意可执行文件映射到已知的APT组。
- 结合开源反向工程工具与并行计算，提高特征提取效率。
- 利用卷积神经网络（CNNs）和GPU加速提升分类模型性能。
- 克服了传统模型在处理n-gram序列时的局限性。
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