【学术报告预告】
报告题目：network based cyber threat detection from android devices using multi-model image representation（基于多模型图像表示的android设备网络威胁检测）
主 讲 人：拉士德（muhammad rashid naeem）
报告简述:
由于持续访问互联网，android 应用程序很容易成为恶意网络流量的目标。 这些威胁有可能窃取重要信息并破坏商业、社会系统和银行市场。在本文中，我们提出了一种基于 word2vec 迁移学习和多模型图像表示的恶意软件检测策略。 恶意软件到图像算法将网络字节转换为 rgb 图像，以便对数据流量进行可视化分析。集成模型是基于多数投票设计的，通过使用文本和纹理特征的组合来分类和检测恶意软件。 所提出的方法在两个公共数据集上进行了测试，即 cic-invesandmal 2019 和 cic-maldroid 2020，其中包含 10.2k 恶意软件和 3.2k 良性样本。 此外，还进行了可解释的 ai 实验，以解释特征对恶意软件检测的贡献。
时 间：11月23日（周三）10：30
地 点：腾讯会议
点击链接入会，或添加至会议列表：
腾讯会议：498-832-663
参加人员：电子信息与人工智能学院师生
拉士德博士简介
muhammad rashid naeem （拉士德）2012 年获得伊斯兰堡国际伊斯兰大学软件工程学士学位，2015 年获得中国重庆大学软件工程硕士学位，2020 年获得中国四川大学软件工程博士学位。 现任乐山师范大学电子信息与人工智能学院副教授。 他的研究兴趣包括人工智能、恶意软件检测、变异测试、静态和语义分析。
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主办/承办单位：电子信息与人工智能学院
2022年11月21日
