机器学习算法在恶意代码识别中的应用研究

摘    要

随着计算机技术的不断发展和普及，恶意代码成为了互联网安全领域的一大难题。传统的恶意代码检测方法存在一定的局限性，如难以检测出变异的、新型的恶意代码等，因此研究如何利用人工智能技术来加强恶意代码的检测和识别，已经成为了当前研究的热点。本文旨在探讨机器学习算法在恶意代码识别中的应用，希望能为恶意代码检测和识别提供一些新的思路和方法，从而提高互联网安全防护的能力。

关键词：恶意代码检测、人工智能技术、机器学习算法

目录

摘    要 1
1前言 1
1.1选题的背景和意义 1
1.2国内外的研究状况及发展动向 2
2 介绍机器学习的方法 2
2.1机器学习方法的聚类分析 2
2.2常见的机器学习方法 3
3恶意代码探测技术综述 4
3.1对恶意程序进行分类 4
3.2检测恶意代码的方法 4
4利用深度学习技术对恶意代码进行检测 5
4.1构造恶意程式码资料库 5
4.2资料预处理方法 5
4.3人工神经网络的建模 6
5结语 7
参考文献 7
 

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