基于深度学习的恶意代码检测技术研究

基于深度学习的恶意代码检测技术研究

摘   要
  随着信息技术的迅猛发展,恶意代码攻击日益复杂多变,传统基于特征码的检测方法面临诸多挑战,难以应对未知和变种恶意代码。为此,本研究聚焦于深度学习技术在恶意代码检测领域的应用,旨在构建一种高效、智能且具有泛化能力的检测模型。通过深入分析恶意代码样本的静态与动态行为特征,采用卷积神经网络(CNN)对二进制文件进行特征提取,结合长短时记忆网络(LSTM)捕捉程序执行过程中的时间依赖性特征。实验结果表明,所提出的融合模型在检测准确率上达到98.7%,较传统方法提升显著,特别是在零日攻击检测方面表现出色。该模型不仅能够有效识别已知恶意代码家族,还能准确检测新型未知威胁。
关键词
深度学习;恶意代码检测;卷积神经网络

目  录
引言 1
1  恶意代码检测背景与挑战 1
1.1  恶意代码发展现状 1
1.2  传统检测方法局限性 2
1.3  深度学习的优势与机遇 2
2  深度学习模型在恶意代码检测中的应用 3
2.1  常用深度学习模型综述 3
2.2  特征提取与表示学习 3
2.3  模型优化与性能提升 4
3  数据集构建与预处理技术 4
3.1  数据集来源与标注 5
3.2  数据增强与扩充方法 5
3.3  预处理流程设计 6
4  实验评估与结果分析 6
4.1  实验环境与配置 6
4.2  性能指标与对比分析 7
4.3  结果讨论与改进建议 7
结论 9
参考文献 10
致    谢 11


 
扫码免登录支付
原创文章,限1人购买
是否支付98元后完整阅读并下载?

如果您已购买过该文章,[登录帐号]后即可查看

已售出的文章系统将自动删除,他人无法查看

阅读并同意:范文仅用于学习参考,不得作为毕业、发表使用。

×
请选择支付方式
虚拟产品,一经支付,概不退款!