使用深度学习的混合恶意代码检测:使用结合Keras和Scikit Learn进行深度学习的混合恶意代码检测 源码
使用深度学习的混合恶意代码检测 关于 这是一种基于深度学习的混合恶意代码检测方法的Keras实现。 基本上,它是由自动编码器和深度信任网络组成的混合模型。 有关数据集的详细信息,请。 Python依赖 脾气暴躁的 凯拉斯 大熊猫 Scikit学习 张量流 环境设定 如果使用Python Ananconda Environment,则更可取。 您可以从下载 使用以下命令创建新的conda环境: conda create -n hybrid-code python=3.5 通过运行以下代码来激活环境: source activate hybrid-code 要安装所需的库,请运行以下命令:
文件列表
hybrid-malicious-code-detection-using-deep-learning-master.zip
(预估有个12文件)
hybrid-malicious-code-detection-using-deep-learning-master
util.py
2KB
imports.py
744B
src
HybridModel.ipynb
28KB
HybridModel.py
6KB
requirements.txt
63B
encoded_output.csv
100KB
HybridModel.py
3KB
requirements.txt
63B
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