{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期部分”：[[2024,9,5]]，“日期时间”：“2024-09-05T10:55:49Z”，“时间戳”：1725533749372}，“引用计数”：21，“发布者”：“IEEE”，“内容域”：{“域”：[]，“交叉标记限制”：false}，”短容器时间“：[]”，“published-print“：{”日期部分“：[[2018,7]]}，”DOI“：“10.1109\/bigdatacongression.2018.00038”，“type”：“proceedings-article”，“created”：{“date-parts”：[[2018,9,21]]，“date-time”：“2018-09-21T21:23:40Z”，“timestamp”：153756502000}，“page”：”224-227“，“source”：：[{“给定”：“恰伦”，“家庭”：“李”，“序列”：“第一”，“从属关系”：[]}，{“给定”：“顺文”，“家族”：“萧”，“顺序”：“附加”，“隶属关系”：[]}：“用于大数据无监督聚类的有效分布式ghsom算法”，“author”：“chiu”，“year”：“2017”，“journal-title”：“BigData Congress”}，{“year“：”0“，”key“：”ref11“，”article-title“：”Cuckoo Sandbox“}，”journal-title“:”IEEE Cloudcom“，”article-title“：”Viso：“用无监督聚类表征虚拟机的恶意行为”，“年份”：“2015年”，“作者”：“li”，“key”：“ref12”}，{“key“：“ref13”，“首页”：“985”，“article-title”：“极限学习机器：前馈神经网络的新学习方案”，“卷”：“2”，“author”：“huang”，“年”：“2004”，“新闻标题”：“IEEE国际神经网络联合会议”}：“10.1109 \/TNN.2009.2024147”}，{“key”：“ref15”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1145 \/1345448.1345465”}“：”publisher“，”doi“：“10.24963\/ijcai.2017\/368”}，{“key”：“ref18”，“首页”：“1507”，“article-title”：“Hindroid:基于结构化异构信息网络的智能安卓恶意软件检测系统”，“author”：“hou”，“year”：“2017”，“journal-title“：”第23届ACM SIGKDD“}：“针对恶意软件分类的深层神经网络的对抗性扰动”，“年份”：“2016年”，“作者”：“grosse”，“key”：“ref19”}，{“key“：“ref4”，“首页”：“3303”，“文章标题”：“信封批量上的抵抗性学习，用于识别异常模式”，“author”：“huang”，“year”：“2014”，“journal-title”：“IJCNN”}，“文章标题”：“辍学：防止神经网络过度拟合的简单方法”，“卷”：“15”，“作者”：“srivastava”，“年份”：“2014”，“期刊标题”：“机器学习研究杂志”}，{“密钥”：“参考文献6”，“doi断言者”：“出版商”，“doi”：“10.1016/0895-7177（93）90163-S”}，{“密钥”：“参考文献5”，“doi断言者”：“出版商”，“doi”：“10.1145\/2089125.2089126”}，{“年份”：“0”，“key”：“ref8”，“article-title”：“TensorFlow-ML初学者的MNIST”}“：”ref1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：”10.1109\/72.655045“}，{“年份”：“0”，“key”：“ref9”，“article-title”：“恶意软件知识库”}，{“key“：”ref20“，”首页“：”1145“，”article-title“：”应用于恶意软件检测的对抗性深层神经网络“，”author“：”wang“，”year“：”2017“，”journal-title“，”23th ACM SIGKDD“}，”jornal-tittle“：：“使用随机投影和神经网络进行大规模恶意软件分类”，“年份”：“2013年”，“作者”：“dahl”，“密钥”：“ref21”}]，“事件”：{“名称”：“2018 IEEE国际大数据大会（BigData Congress）”，“开始”：{“date-parts”：[[2018,7,2]}，“位置”：“加利福尼亚州旧金山，美国”，“结束”：}“date-parts”：[2018,7,7]}}，”container-title“：[“2018 IEEE国际大数据大会（BigData Congress）”]，“original-title”：[]，“link”：[{“URL”：“http://\/xplorestaging.IEEE.org\/ielx7\/8457544\/84557596\/0845754.pdf？arnumber=8457754”，“content-type”：“unspecified”，“内容-版本”：“vor”，“intended-application”：“相似性检查”}]，“存放”：{“日期-部件”：[2022,1,26]]，“日期时间“：“2022-01-26T06:22:12Z”，“timestamp”：1643178132000}，“score”：1，“resource”：{“primary”：{“URL”：“https:\/\/ieexplore.iee.org\/document\/8457754\/”}}，”subtitle“：[]，”shorttitle“：[]，”issued“：{”date-parts“：[[2018,7]]}，‘references-count’：21，”URL“http://\/dx.doi.org\/10.10109 \/bigdatacongress.2018.00038“，”relation“：{}，”subject“：[]，”published“：{”date-parts“:[[2018,7]]}}}