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基于深度学习的PowerShell恶意代码家族分类研究

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武汉大学学报（理学版） 2022年第1期68卷 8-16页

作者：高宇航彭国军杨秀璋宋文纳吕杨琦空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072

由于PowerShell具备隐蔽性高、易用性好、运行环境简单等特点,近年来已被广泛应用于高级持续性威胁攻击中。对PowerShell恶意代码进行基于功能的家族分类是检测其新型变异代码的关键。针对已有工作主要集中于PowerShell代码的恶意性检测... 详细信息

由于PowerShell具备隐蔽性高、易用性好、运行环境简单等特点,近年来已被广泛应用于高级持续性威胁攻击中。对PowerShell恶意代码进行基于功能的家族分类是检测其新型变异代码的关键。针对已有工作主要集中于PowerShell代码的恶意性检测,缺乏对其功能层面深入挖掘的问题,提出了一种基于功能类型的PowerShell恶意代码家族分类方法。该方法通过构建双向门控循环网络与注意力机制提取PowerShell恶意代码的上下文语义信息,利用PowerShell恶意代码的语义特征实现家族分类。实验结果表明该方法具备高精确率、高召回率以及耗时少等优点,在真实数据集上各项指标均高于96%,分类效果良好。

关键词： PowerShell 恶意代码家族分类深度学习

基于自适应图像增强和图像去噪的水面航行船舶识别方法

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船舶工程 2021年第S2期43卷 101-105页

作者：周林宏杨戈李娜杨秀璋胡广清中国船舶工业系统工程研究院北京100094 贵州财经大学信息学院贵阳550025

针对海上船舶行进过程中,需要高度依赖人工进行海面航行船舶检测的问题,提出一种基于自适应图像增强和图像去噪的水面航行船舶识别方法。该方法采集图像来源可以是雷达回波数据量化而成的灰度图像,也可以是通过摄像头采集的视频图像。... 详细信息

针对海上船舶行进过程中,需要高度依赖人工进行海面航行船舶检测的问题,提出一种基于自适应图像增强和图像去噪的水面航行船舶识别方法。该方法采集图像来源可以是雷达回波数据量化而成的灰度图像,也可以是通过摄像头采集的视频图像。采集图像并预处理后,通过对数变换、伽马变换、自动色彩均衡等算法对图像进行增强去噪。通过对图像进行高斯滤波、中值滤波、灰度转换、Sobel算法边缘提取、形态学处理,最后采用HOG算法定位船舶的目标轮廓,输出最终的定位效果图。该方法可以准确识别出复杂环境下水面船舶的轮廓信息,且不需要经过海量的数据训练;同时,还能对大雾或风浪中的水上航行图像进行去噪处理,获得清晰图像,提高复杂海况下对本船周围环境的监测效果。

关键词：图像增强图像去噪 HOG

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基于多视图融合的论文自动分类方法研究

现代电子技术 2020年第8期43卷 120-124页

作者：杨秀璋夏换于小民杨琪汪瑜斌贵州财经大学信息学院贵州贵阳550025 贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵州贵阳550025

为科研工作者精准推荐所需的学术论文,从而节约检索时间和精力,提高科研效率,并进一步提升论文自动分类的准确度。该文在传统单视图论文分类基础上,提出了一种基于多视图融合的论文自动分类方法,考虑论文标题、关键词、摘要三个视图的... 详细信息

为科研工作者精准推荐所需的学术论文,从而节约检索时间和精力,提高科研效率,并进一步提升论文自动分类的准确度。该文在传统单视图论文分类基础上,提出了一种基于多视图融合的论文自动分类方法,考虑论文标题、关键词、摘要三个视图的互补性和协调性,实现对海量论文的自动分类。文中抓取了中国知网9个主题的1 710篇论文作为实验语料,并构建决策树、K最近邻、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯分类器进行实验。结果表明,基于多视图融合的论文分类方法在准确率、召回率和F值上都有所提升,优于单视图的论文分类方法,且可以为论文自动分类、推荐系统、文本挖掘提供有效支撑,具有一定的应用前景和实用价值。

关键词：论文自动分类多视图融合数据处理语料获取智能推荐文本挖掘

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基于轻量级深度网络的动态人脸跟踪方法

计算机工程与设计 2021年第10期42卷 2946-2955页

作者：马原东罗子江徐斌崔潇杨鑫杨秀璋贵州财经大学信息学院贵州贵阳550025 北京盛开互动科技有限公司技术部北京100089

为解决人脸跟踪过程中特征提取速度慢、跟踪实时性不足,尤其在人脸快速大范围移动及多人物视野下极易导致跟丢或错跟的问题,提出基于轻量级深度网络的动态跟踪方法。对人脸图像进行数据增强和人脸区域标注,搭建基于分散注意力机制的异... 详细信息

为解决人脸跟踪过程中特征提取速度慢、跟踪实时性不足,尤其在人脸快速大范围移动及多人物视野下极易导致跟丢或错跟的问题,提出基于轻量级深度网络的动态跟踪方法。对人脸图像进行数据增强和人脸区域标注,搭建基于分散注意力机制的异构网络快速提取人脸信息;在此基础上引入观测框动量跟踪算法,有效捕捉包括骤移、骤停、大范围快速移动等在内的人脸信息,结合多元回归函数提升跟踪稳定性。实验结果表明,在跟踪效果上更流畅、高效,实际跟踪速度达52帧每秒,对人脸快速移动、遮挡、复杂场景变换等都有较强的鲁棒性和较高的实时性。

关键词：人脸跟踪分散注意力机制异构网络动量跟踪算法实时多元回归

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高校教师在“无手机课堂”构建中的策略分析

智库时代 2019年第6期 208-208页

作者：罗子江焦维杨鑫杨秀璋贵州财经大学信息学院

"无手机课堂"和"零瞌睡课堂"的构建是提升高校课堂教学质量的重要手段。本文从高校的教师角度出发,提出在"无手机课堂"和"零瞌睡课堂"构建中的教师行为解决方案,认为高校教师要做到以丰富的教学内容、灵活的教学方式、先进的教学理念、... 详细信息

"无手机课堂"和"零瞌睡课堂"的构建是提升高校课堂教学质量的重要手段。本文从高校的教师角度出发,提出在"无手机课堂"和"零瞌睡课堂"构建中的教师行为解决方案,认为高校教师要做到以丰富的教学内容、灵活的教学方式、先进的教学理念、高效的师生互动让学生爱上课堂,从而真正实现"无手机课堂"和"零瞌睡课堂"。

关键词： “无手机课堂” 教学内容教学方式教学理念师生互动

复杂环境下自适应去雾的YOLOv3汽车识别算法

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计算机科学 2023年第S2期50卷 208-215页

作者：杨秀璋武帅李娜杨雯雯廖文婧周继松贵州财经大学信息学院贵阳550025 南京农业大学信息管理学院南京210003 中国船舶工业系统工程研究院北京100094 陕西省图书馆西安710000

复杂环境因素会严重影响道路汽车目标检测算法的性能,传统方法识别精度较低且感知慢,严重威胁交通安全,为此提出一种融合自适应图像去雾的YOLOv3汽车识别算法。首先,在图像预处理阶段构建自适应图像去雾算法,融合ACE去雾算法和暗通道去... 详细信息

复杂环境因素会严重影响道路汽车目标检测算法的性能,传统方法识别精度较低且感知慢,严重威胁交通安全,为此提出一种融合自适应图像去雾的YOLOv3汽车识别算法。首先,在图像预处理阶段构建自适应图像去雾算法,融合ACE去雾算法和暗通道去雾算法,有效降低雨雾图像噪声;其次,利用改进的YOLOv3算法识别和定位汽车位置;最后,通过详细的对比实验证明方法的有效性,并准确识别出复杂天气中行驶的车辆。实验结果表明,所提方法能有效降低雨雾情况下的噪声,对行驶车辆进行有效定位,其精确率、召回率和F1值分别为0.944,0.934和0.939,均高于传统SSD,YOLO和YOLOv3算法,并且具有较好的鲁棒性和速度,这将为智慧交通的发展提供理论基础并具有实践意义。

关键词：深度学习自适应图像去雾 YOLOv3 汽车识别目标检测。

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基于卷积神经网络的布料疵点检测方法

科学技术与工程 2020年第25期20卷 10327-10333页

作者：马原东倪照风徐斌崔潇杨秀璋罗子江贵州财经大学信息学院贵阳550025 北京盛开互动科技有限公司北京100089

针对传统布料疵点检测准确率低、识别较慢且计算量大问题,提出基于卷积神经网络的布料疵点检测方法,实现增强布料疵点检测鲁棒性、高效性的设计目标。为保证训练结果准确,首先采集数量以千万级为单位的布料图像并进行图像预处理,标记无... 详细信息

针对传统布料疵点检测准确率低、识别较慢且计算量大问题,提出基于卷积神经网络的布料疵点检测方法,实现增强布料疵点检测鲁棒性、高效性的设计目标。为保证训练结果准确,首先采集数量以千万级为单位的布料图像并进行图像预处理,标记无疵点布料和疵点布料;然后将图像送入设计的卷积神经网络进行训练和测试,获取疵点检测框;紧接着采用改进的非极大值抑制分类算法对检测框进行多框合并,减少误检,进一步提高模型检测效果;最后利用设计的特征图分割算法使网络模型脱离图形处理器显存限制,适用于各种性能计算机。实验结果表明该方法可在实现布料检测高速度、高准确率的同时增强检测方法的鲁棒性。实际检测速度为3 f/s,准确率可达99.6%,超过现有疵点检测算法,表明该检测方法可应用于对布料要求更高的生产企业。

关键词：布料疵点检测卷积神经网络改进非极大值抑制算法分割算法

K-Means聚类和时间序列的在线短租共享经济分析

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信息技术与信息化 2021年第8期 41-46页

作者：武帅张苗夏换杨秀璋贵州财经大学信息学院贵州贵阳550025 涟水县高层次人才发展中心江苏淮安223200 贵州财经大学贵州省电子商务大数据营销工程研究中心贵州贵阳550025

互联网创新浪潮下,共享经济作为一种新型商业模式,改变了人们参与经济及消费方式。传统的酒店住宿不再是人们唯一的选择,随着消费者对住宿的需求多样化,传统酒店行业已无法满足用户个性化需求。在与互联网的共同推动下,在线短租应运而... 详细信息

互联网创新浪潮下,共享经济作为一种新型商业模式,改变了人们参与经济及消费方式。传统的酒店住宿不再是人们唯一的选择,随着消费者对住宿的需求多样化,传统酒店行业已无法满足用户个性化需求。在与互联网的共同推动下,在线短租应运而生。然而,在线短租作为新兴住宿,业态的相关研究甚少。针对以上不足,提出一种基于K-Means聚类和时间序列ARIMA模型的预测分析算法,依托数据可视化从多维度挖掘蚂蚁短租网有关贵州短租房相关数据,并预测地区短租房房价波动情况。提出的算法可广泛运用于全国在线短租房价预测分析,对商家如何占据共享经济市场份额有积极指导作用,具有重要的理论依据和使用价值。

关键词：时间序列 K-Means聚类线性回归在线短租共享经济

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ResNet网络下教室人物姿态分类

现代电子技术 2020年第12期43卷 42-46页

作者：倪照风马原东崔潇郦烜杰杨秀璋罗子江贵州财经大学信息学院贵州贵阳550025 北京盛开互动科技有限公司北京100089 中国科学院大学电子学院北京100049

该文首次将ResNet网络的思想对复杂教室环境下的人物进行多类别分类设计,改进了网络结构,有效解决了传统基于像素特征的方法分类效果不理想的问题。实验中通过卷积提取特征、不同感受野、保留像素间联系、多层卷积级联提取深层次特征等... 详细信息

该文首次将ResNet网络的思想对复杂教室环境下的人物进行多类别分类设计,改进了网络结构,有效解决了传统基于像素特征的方法分类效果不理想的问题。实验中通过卷积提取特征、不同感受野、保留像素间联系、多层卷积级联提取深层次特征等方法,在网络训练过程中进行参数调整,优化算法和网络参数来解决困难样本的识别,将多类别的分类准确率从83.5%提升到99.2%,并实现了多目标检测的11类样本的判定。最终选取ResNet1816来进行高速有效的多类别识别。

关键词：姿态分类 ResNet网络卷积网络分类训练参数调整多类别识别