주제 자체에 대한 의문이 생김.
heat map
어디부분인지 알수있다.
rnn 사용시 워드맵 쓰면 무상실에 있는 keyword 같이 가장많이 나오는거 표현가능
어셈블 코드를 rnn 으로 학습을시키면 정상만시킬시 rnn 모델이 어떤 함수가 왔을때 다음에 어떤 함수가올지 예상을 한다. 이상탐지.
주제-
악성코드 화이트 피쳐 셋 처리기 만들기
악성코드의 악성부분 히트맵
시각화 아이디어-
화이트피쳐셋 처리기를 통과한 파일과 원본파일을 비교해 삭제된 화이트 피쳐셋 보여주기.
할 일-
Question 슬랙에 올리기. 각자 슬랙 받고 푸시알람 등록하기.
논문 읽기.
제안서 주제 정하기.
하고 있는 내용 카톡에 올리기.
논의사항-
1 + 2로 갈지 2로만 갈지
교수님께 1과 2의 타당성 여부 물어보기
Q. 1과 2를 동시에 진행할 수 있는 잘 학습되는 모델을 만들 수 있는가?
화이트 피쳐를 날린 데이터는 희소 특성 밖에 없을텐데
희소 특성에 집중한 모델과 공통 특성으로 학습한 모델이 다르지 않을까?
주제 자체에 대한 의문이 생김. heat map 어디부분인지 알수있다. rnn 사용시 워드맵 쓰면 무상실에 있는 keyword 같이 가장많이 나오는거 표현가능 어셈블 코드를 rnn 으로 학습을시키면 정상만시킬시 rnn 모델이 어떤 함수가 왔을때 다음에 어떤 함수가올지 예상을 한다. 이상탐지.
주제-
시각화 아이디어- 화이트피쳐셋 처리기를 통과한 파일과 원본파일을 비교해 삭제된 화이트 피쳐셋 보여주기.
할 일- Question 슬랙에 올리기. 각자 슬랙 받고 푸시알람 등록하기. 논문 읽기. 제안서 주제 정하기. 하고 있는 내용 카톡에 올리기.
논의사항- 1 + 2로 갈지 2로만 갈지 교수님께 1과 2의 타당성 여부 물어보기
Q. 1과 2를 동시에 진행할 수 있는 잘 학습되는 모델을 만들 수 있는가? 화이트 피쳐를 날린 데이터는 희소 특성 밖에 없을텐데 희소 특성에 집중한 모델과 공통 특성으로 학습한 모델이 다르지 않을까?