Combining deep learning and virtualization technologies to defend against banking malware

结合深度学习和虚拟化技术防御银行恶意软件

基本信息

  • 批准号：
    20K21788
  • 负责人：
    Shinagawa Takahiro
  • 金额：
    $ 4.16万
  • 依托单位：
    The University of Tokyo
  • 依托单位国家：
    日本
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
  • 财政年份：
    2020
  • 资助国家：
    日本
  • 起止时间：
    2020-07-30 至 2022-03-31
  • 项目状态：
    已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量（2）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Exploring Optimal Deep Learning Models for Image-based Malware Variant Classification
探索基于图像的恶意软件变体分类的最佳深度学习模型
Deriving Optimal Deep Learning Models for Image-based Malware Classification
导出用于基于图像的恶意软件分类的最佳深度学习模型
  • DOI：
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Nagata;T.;K. Nakai;K. Yamada;Y. Saito;T. Nonomura;M. Kano;S. Ito;and H. Nagao;Rikima Mitsuhashi and Takahiro Shinagawa.
  • 通讯作者：
    Rikima Mitsuhashi and Takahiro Shinagawa.
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  • 作者：
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Shinagawa Takahiro其他文献

Unified hardware abstraction layer with device masquerade
具有设备伪装的统一硬件抽象层
Practical Quick File Server Migration
实用的快速文件服务器迁移
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    ACM Transactions on Storage
  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    Matsuzawa Keiichi;Hayasaka Mitsuo;Shinagawa Takahiro
  • 通讯作者：
    Shinagawa Takahiro
Distributed Denial of Service Attack Prevention at Source Machines
源机器上的分布式拒绝服务攻击预防

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  • 通讯作者：
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    16H02798
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基于物理不可克隆硬件标识符的高安全可靠认证系统开发
  • 批准号：
    20K19765
  • 财政年份：
    2020
  • 资助金额：
    $ 4.16万
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    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
A method for for generating normal model and discriminating anomalies by adversarial autoencoder using a small number of defective samples
一种使用少量缺陷样本通过对抗性自动编码器生成正常模型并区分异常的方法
  • 批准号：
    20K11884
  • 财政年份：
    2020
  • 资助金额：
    $ 4.16万
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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作者：{{ showInfoDetail.author }}

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