基于Hilbert曲线-残差网络的勒索病毒分类方法

随着勒索病毒的日益猖獗,对勒索病毒进行检测并分类的工作越来越受到重视。对勒索病毒进行检测并分类能够及时应急响应,保护用户数据,降低企业用户损失。目前迁移学习等算法已渐用于勒索病毒检测,但分类多依赖于静态和动态分析,不仅需人工处理复杂的特征工程,步骤繁琐,且不利于大规模分类。为实现简单方便且准确度高的大规模分类,该文将病毒样本扩展到Windows和Linux两大平台,使用能够保留更多数据特征的Hilbert曲线将勒索病毒文件可视化,然后利用基于残差神经网络的三种改进迁移模型进行学习得到各自的分类结果,最后使用集成学习模块进行投票得到最终分类结果,并和常规方法Zigzag规则可视化进行了比较。通过实验验证,该方法对检测并分类勒索病毒的准确率达到了96.92%,并表明Hilbert可视化优于常规方法Zigzag规则可视化。

关于拟盐的一些教学思考

本文从电解质出发,对盐类在水溶液中的电离进行了介绍,进而提出了一类特殊的物质-拟盐,对其性质及应用进行了阐述。通过这种教学方式明显提高了相关知识点课堂教学效果。

改性聚苯胺在防腐涂层中的研究进展

聚苯胺因其可逆的氧化还原特性在金属腐蚀与防护领域具有广阔的应用前景,目前有关改性聚苯胺对涂层附着力、阻隔性能以及钝化机理的研究比较零散,缺乏系统总结。通过对单一聚苯胺分散性差、疏水性弱等缺陷的分析,报道近年来改性聚苯胺在防腐涂料领域中的研究思路和研究进展,比较不同条件下改性策略的优劣,归纳聚苯胺结构与涂层耐腐蚀性之间存在的联系。进一步论证柔性、疏水基团取代聚苯胺有利于提升涂层抗渗性,改变掺杂剂以及与纳米氧化物、石墨烯等原位聚合制备复合填料也是提升涂层防腐性能的有效途径。展望该行业未来研究和发展的趋势,可为今后聚苯胺的改性工作提供理论指导。