基于深度学习的电力系统混淆恶意代码检测系统

代码样本迭代数不断增大的情况下,保证电力系统主机对混淆恶意代码的精准检测,设计基于深度学习的电力系统混淆恶意代码检测系统。遵照恶意代码分辨原则,执行代码字符串拆分指令,联合已知的混淆度计算结果,完成检测系统的软件应用环境设计,并结合各级硬件设备结构,实现基于深度学习的电力系统混淆恶意代码检测系统的应用。实例分析结果显示,在深度学习算法作用下,随着代码样本迭代数增大,收敛指标始终能够保持相对较高的数值水平,与卷积神经网络型检测系统相比,更能满足电力系统主机对于精准检测混淆恶意代码的实际应用需求。

关于破解一般步骤多方法总结

破解一般步骤多，方法总结一，常见判断有壳方法知识总结，1．PEID查壳；2．载入0D是否有提示代，吗被压缩；3．根据程序入口代码；4．看是否可以查得封明码字符串；5．资源编辑工具看是否可以改资源。二、常见判断与解决附加数据知识。