基于深度学习的病毒检测技术无需沙箱环境，直接将样本文件转换为二维图片，进而应用改造后的卷积神经网络 Inception V4 进行训练和检测

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了基于深度学习的病毒检测技术无需沙箱环境，直接将样本文件转换为二维图片，进而应用改造后的卷积神经网络 Inception V4 进行训练和检测，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含501字，纯文字阅读大概需要1分钟。

内容图文

话题 3: 基于深度学习的二进制恶意样本检测

分享主题：全球正在经历一场由科技驱动的数字化转型，传统技术已经不能适应病毒数量飞速增长的发展态势。而基于沙箱的检测方案无法满足 APT 攻击的检测需求，也受到多种反沙箱技术的干扰。在充分考察过各种技术方案的优劣后，瀚思科技开发出了基于深度学习的二进制病毒样本检测技术，可以做到沙箱同等水平的 99% 的检测准确率，而误报率低于 1/1000。基于深度学习的病毒检测技术无需沙箱环境，直接将样本文件转换为二维图片，进而应用改造后的卷积神经网络 Inception V4 进行训练和检测。极大的简化了病毒检测流程，速度更是远超沙箱技术，可以做到日均百万样本的检测量。由于深度学习是自动抽取数千万样本的海量特征，使得我们的深度学习模型具有极强的通用性，即使数月不更新，也能做到大于 90% 的检测率。

 

瀚思的安全产品做的。

原文：http://www.cnblogs.com/bonelee/p/7753210.html

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的基于深度学习的病毒检测技术无需沙箱环境，直接将样本文件转换为二维图片，进而应用改造后的卷积神经网络 Inception V4 进行训练和检测全部内容，希望文章能够帮你解决基于深度学习的病毒检测技术无需沙箱环境，直接将样本文件转换为二维图片，进而应用改造后的卷积神经网络 Inception V4 进行训练和检测所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端

---