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摘要
物联网设备数激增导致其安全问题日益突出。物联网设备计算、存储资源有限，且
具有多平台、多架构的特点，反汇编和配置动态分析环境十分复杂，传统恶意软件检测
方法难以实施。新型物联网恶意软件层出不穷，及时获取大量有标签样本以训练恶意软
件检测模型十分困难，针对新型物联网恶意软件的防御明显滞后。为缓解上述问题，进
一步提高物联网恶意软件检测与家族分类性能，本文主要做如下研究工作：
(1)针对物联网设备计算、存储资源有限和平台异构等因素导致的防御模型部署困
难问题，设计了一个基于视觉可解释性
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