【对标竞进，争创一流】曼苏尔汗博士为电子信息与人工智能学院师生做学术报告

（文、图/黄陈英）11月23日10：30拉士德博士为电子信息与人工智能学院师生做了学术报告，报告题目为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）。

由于疫情的原因，这次报告通过腾讯会议在线进行，电子信息与人工智能学院部分师生在线参加了这次学术报告。参加学术报告会的还有部分对此报告内容感兴趣的国内外学者。

       拉士德（MUHAMMAD RASHID NAEEM）博士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。 现任乐山师范学院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。

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。在本次讲座中，作者提出了一种基于 word2vec 迁移学习和多模型图像表示的恶意软件检测策略。迁移学习方法用于从网络流量中提取经过训练的词汇。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。

       电子信息与人工智能学院部分老师参加了这次讲座，会后大家就这两种算法的特点进行了讨论。