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J-GLOBAL ID：202202276434635966   整理番号：22A1130852

改良深さ森林に基づく耐悪意コード攻撃アルゴリズムシミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Simulation of Anti Malicious Code Attack Algorithm Based on Improved Deep Forest

著者 (3件)： Li Hui (广西科技大学計算机科学与通信工程学院,广西 柳州545006) ,  Wang Huan (广西科技大学計算机科学与通信工程学院,广西 柳州545006) ,  Wang Dongxiu (广西科技大学計算机科学与通信工程学院,广西 柳州545006)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 39  号： 1  ページ： 353-357  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 従来の悪意のあるコード攻撃アルゴリズムは,悪意のあるコードのカテゴリを区別できず,攻撃行為に対抗する能力がなく,従来のアルゴリズムの抗攻撃の成功率が低い。改良深さ森林に基づく耐悪意コード攻撃アルゴリズムを提案した。Gamma補正法を採用して,グレースケール画像の色空間正規化を完成し,グレースケール画像勾配を確定し,勾配方向ヒストグラムを構築し,勾配ヒストグラムをブロック内で正規化し,勾配ヒストグラムをサンプリングした。方向勾配ヒストグラムを入力とし、深さ森林アルゴリズムを用いて悪意コードの類別を区分した。深さ森林の各級のカスケード構造内の異なる分類の悪意コードの確率平均値を計算し、4次元増強特徴ベクトルを構築し、それを下位入力とし、深さ森林アルゴリズムを改善し、アルゴリズムの収束速度を高め、耐悪意コード攻撃アルゴリズムの設計を完成した。シミュレーション結果は,上記のアルゴリズムが異なる悪意コードタイプに対する攻撃の成功率が70%以上であり,より強い応用性を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *シミュレーション ,  ブロック ,  画像 ,  ヒストグラム ,  色空間 ,  正規化 ,  四次元 ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： 補正法 ,  収束速度 ,  特徴ベクトル ,  成功率 ,  グレースケール画像 ,  アルゴリズム設計 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  数値計算  (JE02000J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 森林 ,  攻撃 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション