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在动态图像文件行为的分布式图像可视化中，使用GAN模拟恶意软件作者以提供主动保护 引用为： VS Bhaskara, and D. Bhattacharyya. arXiv preprint arXiv:1807.07525 [stat.ML] (2018) 。 引用代码 训练的WGAN-GP模型基于上发布的代码。 我们将带有improved_wgan_training/gan_64x64.py脚本与GoodGenerator和GoodDiscriminator函数定义的网络体系结构GoodDiscriminator使用。 每个通道使用的64位dHash基于上的实现。 在color_dHash192.py脚本中显示了通过在彩色图像的通道上串联dHash来哈希的扩展。 数据集 dataset_filedetails.csv ：列出文件SHA256哈希值和所使用的12,006个不同可执行文

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--判断2个日期间的，年月日间隔 --举例如下： 2017-12-31～2018-01-01 = 2天 2017-01-01～2018-12-31 = 2年 2017-01-01～2018-01-01 = 1年1天 2017-06-06～2018-01-01 = 6月27天 2015-09-10～2018-10-14 = 3年1月5天 2015-09-10～2018-08-14 = 2年11月5天

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