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J-GLOBAL ID：202102297988503905   整理番号：21A0906359

画像と機械学習に基づく仮想化プラットフォーム異常検出【JST・京大機械翻訳】

Abnormal Behavior Detection of Virtualization Platform Based on Image and Machine Learning

著者 (2件)： Wang Xiangyi (南開大学网絡空間安全学院,天津 300350;天津市网絡与数据安全技術重点実験室,天津 300350) ,  Zhang Jian (南開大学网絡空間安全学院,天津 300350;天津市网絡与数据安全技術重点実験室,天津 300350)
資料名： Xinxi Wangluo Anquan  (Xinxi Wangluo Anquan)
号： 9  ページ： 92-96  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3332A  ISSN： 1671-1122  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文は,仮想化プラットフォームの機械学習に基づく動的検出方式を提案して,それは仮想化プラットフォームに基づいて,正常プログラムと悪意ソフトウェアの操作の間のシステムメモリを抽出して,ファイルに移した。部分情報を,SimHashによって抽出して,局所的二値パターン(LBP)によって記述して,次に,画像テクスチャ特徴を得て,次に,画像テクスチャ特徴訓練によって構築した畳込みニューラルネットワークを用いて,仮想化プラットフォームの異常な行動を,生成したモデルによって判断した。実験結果は,仮想化プラットフォームの異常検出率が97.5%に達し,クラウド攻撃イベントを効果的に発見できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ソフトウェア ,  *機械学習
準シソーラス用語： 異常検出 ,  *仮想化 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  仮想化 ,  プラットフォーム ,  異常検出