苏旸
- 作品数：4 被引量：22H指数：2
- 供职机构：武警部队更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学青年基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 一种基于证据的软件可信性度量模型
- 2016年
- 为更全面系统地度量软件的可信性,根据客户对软件不同的主观需求将软件的可信性建立在各类证据之上,建立了一个基于证据的度量模型。模型根据系统安全保证的成功经验将可信性度量分成三个阶段,并对每个阶段定义相应的软件可信声明。通过可信架构分析,围绕可信声明收集建立证据和论据。综合收集到的信息,使用目标结构化表示法(goal-structuring notation,GSN)生成软件可信案例,由案例中声明是否被充分证明作为标准来度量软件的可信性。
- 刘大福苏旸
- 基于VGGNet的恶意代码变种分类被引量：14
- 2020年
- 针对代码复用在同一恶意家族样本中普遍存在的现象,提出了一种利用代码复用特征的恶意样本分类方法。首先将文件的二进制序列分割成RGB三色通道的值,从而将恶意样本转换为彩色图;然后用这些图片基于VGG卷积神经网络生成恶意样本分类模型;最后在模型训练阶段利用随机失活算法解决过拟合和梯度消失问题以及降低神经网络计算开销。该方法使用Malimg数据集25个族的9 342个样本进行评估,平均分类准确率达96.16%,能有效地分类恶意代码样本。实验结果表明,与灰度图相比,所提方法将二进制文件转换为彩色图能更明显地强调图像特征,尤其是对于二进制序列中含有重复短数据片段的文件,而且利用特征更明显的训练集,神经网络能生成分类效果更好的分类模型。所提方法预处理操作简单,分类结果响应较快,因此适用于大规模恶意样本的快速分类等即时性要求较高的场景。
- 王博蔡弘昊苏旸
- 关键词：数据可视化卷积神经网络
- 基于数据流的加密流量分类方法被引量：8
- 2021年
- 针对当前网络中加密流量的快速分类和准确识别的问题,提出了一种新的数据流特征提取方法。依据序列型数据特点和SSL握手协议规律,采用了端到端的一维卷积神经网络模型,并利用五元组来标记数据流;通过对数据流表示方式、数据包个数和特征字节长度的选择,更准确地定位了样本分类的关键字段位置,去除了对样本分类影响较小的特征,从而把原始输入时单个数据流使用的784字节缩减到529字节,精简了原长度的32%,并且实现了加密流量服务类型的12分类,其准确率达到95.5%。这些结果表明,所提方法可以在保证当前研究准确率的基础上减少原始输入特征维度并提高数据处理的效率。
- 郭帅苏旸
- 关键词：端到端卷积神经网络数据流SSL协议
- 基于操作系统经典与前沿的“拿来主义”式新型教学方法
- 2014年
- 针对计算机操作系统课程教学抽象枯燥的问题,提出一种结合经典知识和前沿动态的"拿来主义"式的新型教学方法。该方法将经典知识、前沿动态与课程基础知识紧密结合起来,从一个全新的教学视角将学生引领入信息化、网络化、国际化、生活化的并与其自身息息相关的学习境地,激发学生的学习热情及求知欲,提高反思和创新能力,进一步贴近军校大学生对信息化、网络化的部队需求,也充分体现了军队院校"向部队靠拢,向实战靠拢"的办学宗旨。
- 雷阳孔韦韦杨晓元苏旸
- 关键词：操作系统教学方法
