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
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
