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國立臺北科技大學 自動化科技研究所 陳文輝所指導 黃綱正的 結合CNN與LSTM模型建構分類惡意程式方法 （2019），提出Python string R pref關鍵因素是什麼，來自於惡意程式分類、深度學習、卷積神經網路、長短期記憶模型。
結合CNN與LSTM模型建構分類惡意程式方法
為了解決Python string R pref 的問題，作者黃綱正 這樣論述：
本論文主要是利用深度學習模型進行惡意程式分類。目前已有研究利用機器學習方式實作(如：SVM、Decision Tree等)，近年研究已利用卷積神經網路及循環神經網路等類神經網路模型進行分類，相較於機器學習方式，具備較高準確率。本論文提出之模型，利用Malimg資料集作為惡意程式分類實驗，並與原提出論文作比較，準確率由84.92%提高至87.79%。所運用模型結合卷積神經網路與循環神經網路之優點，解決惡意程式樣本之特徵提取後資料序列分類問題。