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CNN即卷积神经网络,1998年Yann LeCun规划了用于手写数字辨认的卷积神经网络LeNet-5,后经Hinton及其学生Alex Krizhevskyx修正,于2012年获得了ImageNet比赛冠军。之后CNN就得到了广泛应用,检测成果非常优异。下图是经典卷积神经网络LeNet-5的网络结构,能够看到CNN首要包含卷积层,降采样层和全衔接层等部分。本文选用CNN算法别离对样本的动态行为进行二分类和多分类。二分类表明只依据样本的动态行为判别样本是否为歹意的。多分类是指关于歹意样本还更详细的划分出歹意类别信息。后边给出详细的算法完成进程。现在,咱们能够履行Payload,并剖析其运转进程。我从VZ中恣意挑选了一个样本。c. 运转test_scan_oid.py文件,开端扫描方针机可写的oid。经过猜测进犯者的行为来防备或许的进犯
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