面向特征融合与知识蒸馏的恶意软件分类

提出一种面向特征融合与知识蒸馏的恶意软件分类方法.一方面,通过残差网络分别从灰度图和马尔可夫图中抽取恶意软件的序列特征和分布特征,并利用自注意力挖掘不同特征之间的关联性,以提升模型性能;另一方面,通过教师网络向多个学生网络进行知识迁移,并让学生网络互相协作学习,进一步降低模型规模.在微软和CCF数据集上的实验结果证明,该方法不仅能有效提升模型性能,而且可以降低模型的参数量和计算量.此外,通过热力图定位影响分类结果的字节,验证卷机神经网络从图像中抽取特征进行分类的科学性.

互联网金融对邮政金融发展的影响

当前随着我国经济的快速发展,网络信息化发展水平的提升,我国的互联网金融领域也不断地发展壮大,在全面化的互联网局域体系下,互联网金融格局的形成给我国的邮政金融发展带来深刻的影响。其不仅在金融形势上发生了翻天覆地的变化,更是基于互联网的角度对传统的金融领域产生了全面化的影响,其体系的构成不仅仅是对传统实业化金融格局的颠覆更是影响了现代互联网的格局,既给人们的金融生活提供了便利同时也增强了互联网金融风险。