[发明专利]基于深度学习模型压缩的漏洞检测方法、系统及移动设备在审
| 申请号： | 202110361497.X | 申请日： | 2021-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN113076544A | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 胡玉鹏;冯小博;旷文鑫;唐斌;李丹 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙正奇专利事务所有限责任公司 43113 | 代理人： | 马强;王娟 |
| 地址： | 410082 湖南省长*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习模型压缩的漏洞检测方法、系统及移动设备，将包含漏洞的二进制文件映射为灰度图像，利用卷积神经网络提取灰度图像纹理特征，通过训练得到预训练模型，然后利用模型压缩的优势，基于麻雀搜索算法找到模型的最佳结构，实现自动化搜索模型结构的压缩方法，从而提高检测模型的准确率和效率，并且能够减少检测模型的空间占用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 模型 压缩 漏洞 检测 方法 系统 移动 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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