【学术报告预告】

报告题目：Network  Based Cyber Threat Detection From Android Devices Using Multi-Model Image Representation（基于多模型图像表示的Android设备网络威胁检测）

主 讲 人：拉士德（MUHAMMAD RASHID NAEEM）

报告简述:

由于持续访问互联网，Android 应用程序很容易成为恶意网络流量的目标。 这些威胁有可能窃取重要信息并破坏商业、社会系统和银行市场。在本文中，我们提出了一种基于 word2vec 迁移学习和多模型图像表示的恶意软件检测策略。 恶意软件到图像算法将网络字节转换为 RGB 图像，以便对数据流量进行可视化分析。集成模型是基于多数投票设计的，通过使用文本和纹理特征的组合来分类和检测恶意软件。 所提出的方法在两个公共数据集上进行了测试，即 CIC-InvesAndMal 2019 和 CIC-MalDroid 2020，其中包含 10.2K 恶意软件和 3.2K 良性样本。 此外，还进行了可解释的 AI 实验，以解释特征对恶意软件检测的贡献。

时    间：11月23日（周三）10：30

地  点：腾讯会议

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https://meeting.tencent.com/dm/WinyEa3yJCmL
      腾讯会议：498-832-663

参加人员：电子信息与人工智能学院师生

拉士德博士简介

MUHAMMAD RASHID NAEEM （拉士德）2012 年获得伊斯兰堡国际伊斯兰大学软件工程学士学位，2015 年获得中国重庆大学软件工程硕士学位，2020 年获得中国四川大学软件工程博士学位。 现任乐山师范大学电子信息与人工智能学院副教授。 他的研究兴趣包括人工智能、恶意软件检测、变异测试、静态和语义分析。

Email: rashidnaeem717@yahoo.com,  rashidnaeem@lsnu.edu.cn

主办/承办单位：电子信息与人工智能学院

                                    2022年11月21日