Bit-stream recognition (BSR) has many applications, such as forensic investigations, detection of copyright infringement, and malware analysis. We propose the first BSR that takes a bare input bit-stream and outputs a class label without any preprocessing. To achieve our goal, we propose a centrifuge mechanism, where the upstream layers (sub-net) capture global features and tell the downstream layers (main-net) to switch the focus, even if a part of the input bit-stream has the same value. We applied the centrifuge mechanism to compiler provenance recovery, a type of BSR, and achieved excellent classification. Additionally, downstream transfer learning (DTL), one of the learning methods we propose for the centrifuge mechanism, pre-trains the main-net using the sub-net's ground truth instead of the sub-net's output. We found that sub-predictions made by DTL tend to be highly accurate when the sub-label classification contributes to the essence of the main prediction.


翻译:位流识别(BSR)有许多应用,例如法证调查、发现侵犯版权行为和恶意软件分析。我们建议第一种采用光输入位流的BSR,并产生一个没有预处理的分类标签。为了实现我们的目标,我们建议一个离心机机制,让上游层(子网)捕捉全球特征,并告诉下游层(大陆网)改变重点,即使输入位流的一部分具有同样的价值。我们应用离心机机制来收集来源,一种类型的BSR,并实现了极佳的分类。此外,下游传输学习(DTL),这是我们为离心机机制提议的学习方法之一,即利用子网的地面真相而不是子网的产出,在主网前对主网进行交易。我们发现,当子标签分类有助于主要预测的精髓时,DTL的子定位往往非常准确。

0
下载
关闭预览

相关内容

编译器(Compiler),是一种计算机程序,它会将用某种编程语言写成的源代码(原始语言),转换成另一种编程语言(目标语言)。
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】全卷积语义分割综述
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年8月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2022年1月26日
Arxiv
58+阅读 · 2021年11月15日
VIP会员
相关资讯
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】全卷积语义分割综述
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年8月31日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员