讲座时间：2022年11月10（周四）下午14:00

讲座地点：#腾讯会议：478-931-832（会议密码：1110）

讲座主题：面向小样本的恶意软件分类问题研究

主讲嘉宾：仇晶

讲座内容：

基于深度学习的可视化恶意软件分类方法，在小样本场景下，一方面由于现有的恶意软件图像表达能力不足，进而导致分类准确率次优，在样本量稀少的小样本场景下，如何更好地使生成恶意软件图像包含更多有利于恶意软件分类的有用的信息至关重要。另一方面，在小样本场景下，缺乏数据会导致过拟合问题，采用轻量级神经网络防止过拟合的同时也牺牲了模型性能和表达能力，如何充分利用少量样本来防止模型过拟合并且最大程度的提高模型的表征能力是需要解决的问题。针对以上问题，报告介绍了该团队两项研究工作，基于数据层面和模型层面提升小样本恶意软件分类性能和基于样本自适应的动态原型网络用于小样本恶意软件分类。

嘉宾简介：

仇晶，广州大学网络空间安全学院教授，博士生导师，鹏城实验室新型网络研究部网络平台研究所兼职研究员/总师助理。申请人长期从事网络空间安全威胁感知领域基础理论和先进智能算法设计研究，在IEEE Network、TKDE、IEEE TII、IEEE TVT等领域权威期刊和会议上发表SCI/EI收录论文70余篇，高被引论文5篇，2020年IEEE 期刊受欢迎论文1篇，出版学术著作4部。主持国家自然基金项目、科技部重点研发计划课题、中央网信办网络空间研究院咨询项目（十四五网信总体规划重大课题）等项目12项。申请专利23项，授权8项。相关成果在中国网络空间研究院、北京航天自动控制研究所、河北省自然资源利用规划院、中国电信研究院、中央网信办、广东省委网信办等政府职能部门及企事业单位得到应用，获广东省哲学社会科学优秀成果二等奖。

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