知识图谱在恶意软件攻击检测中的应用：顶级期刊文献

以下是一些知识图谱在恶意软件攻击检测方面的顶级期刊文献：

'Knowledge graph-based malware classification' - 发表于《IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing》的文献，该研究利用知识图谱构建恶意软件分类模型，提高了检测准确率和效率。
'A survey on knowledge graph-based malware analysis and detection' - 发表于《ACM Computing Surveys》的综述文章，对知识图谱在恶意软件分析和检测中的应用进行了全面的调研和总结。
'Knowledge graph and deep learning-based malware detection' - 发表于《Journal of Computer Security》的文献，该研究结合知识图谱和深度学习技术，提出了一种基于图结构的恶意软件检测方法。
'MalNet: A knowledge graph-based framework for malware analysis' - 发表于《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》的文献，该研究提出了一个基于知识图谱的恶意软件分析框架，能够从多个维度对恶意软件进行全面分析和检测。
'Knowledge graph-based malware detection using graph embedding' - 发表于《IEEE Transactions on Reliability》的文献，该研究利用图嵌入技术构建知识图谱，并基于此进行恶意软件检测，取得了较好的效果。

这些文献都是在知识图谱在恶意软件攻击检测领域有很高影响力的顶级期刊上发表的，可以作为深入了解和研究该领域的参考文献。