近日，由学院崔志华教授（第一作者），山西省百人计划学者陈金俊教授及其他单位合作者共同完成的论文《Detection of Malicious Code Variants Based on Deep Learning》被IEEE Transactions on Industrial Informatics接受并在线发表。IEEE Transactions on Industrial Informatics是工程技术大类学科中科院1区、JCR 1区期刊，2017年影响因子为6.764。

 该论文属于人工智能与信息安全交叉领域。论文结合深度学习中卷积神经网络与群体智能优化技术，提出了一种恶意代码变体检测框架。基于恶意代码图像纹理具有族内相似与族间差异的特性，该框架首先将恶意代码映射为灰度图像，然后利用CNN对图像进行分类建模，进而识别恶意代码变体。针对恶意代码家族间数据不均衡问题，利用群智能优化算法优化训练数据采样，提高模型有效性。