【學(xué)術(shù)報(bào)告預(yù)告】

報(bào)告題目：Network  Based Cyber Threat Detection From Android Devices Using Multi-Model Image Representation（基于多模型圖像表示的Android設(shè)備網(wǎng)絡(luò)威脅檢測(cè)）

主 講 人：拉士德（MUHAMMAD RASHID NAEEM）

報(bào)告簡(jiǎn)述:

由于持續(xù)訪問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)，Android 應(yīng)用程序很容易成為惡意網(wǎng)絡(luò)流量的目標(biāo)。 這些威脅有可能竊取重要信息并破壞商業(yè),、社會(huì)系統(tǒng)和銀行市場(chǎng),。在本文中，我們提出了一種基于 word2vec 遷移學(xué)習(xí)和多模型圖像表示的惡意軟件檢測(cè)策略,。 惡意軟件到圖像算法將網(wǎng)絡(luò)字節(jié)轉(zhuǎn)換為 RGB 圖像，以便對(duì)數(shù)據(jù)流量進(jìn)行可視化分析。集成模型是基于多數(shù)投票設(shè)計(jì)的,，通過(guò)使用文本和紋理特征的組合來(lái)分類(lèi)和檢測(cè)惡意軟件。 所提出的方法在兩個(gè)公共數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測(cè)試,，即 CIC-InvesAndMal 2019 和 CIC-MalDroid 2020,，其中包含 10.2K 惡意軟件和 3.2K 良性樣本。 此外,，還進(jìn)行了可解釋的 AI 實(shí)驗(yàn),，以解釋特征對(duì)惡意軟件檢測(cè)的貢獻(xiàn)。

時(shí)    間：11月23日（周三）10：30

地  點(diǎn)：騰訊會(huì)議

點(diǎn)擊鏈接入會(huì),，或添加至?xí)h列表：https://meeting.tencent.com/dm/WinyEa3yJCmL
      騰訊會(huì)議：498-832-663

參加人員：電子信息與人工智能學(xué)院師生

拉士德博士簡(jiǎn)介

MUHAMMAD RASHID NAEEM （拉士德）2012 年獲得伊斯蘭堡國(guó)際伊斯蘭大學(xué)軟件工程學(xué)士學(xué)位,，2015 年獲得中國(guó)重慶大學(xué)軟件工程碩士學(xué)位，2020 年獲得中國(guó)四川大學(xué)軟件工程博士學(xué)位,。 現(xiàn)任樂(lè)山師范大學(xué)電子信息與人工智能學(xué)院副教授,。 他的研究興趣包括人工智能、惡意軟件檢測(cè),、變異測(cè)試,、靜態(tài)和語(yǔ)義分析。

Email: [email protected],  [email protected]

主辦/承辦單位：電子信息與人工智能學(xué)院

                                    2022年11月21日