基于人工智能的恶意代码自动识别方法

本文致力于恶意代码检测领域,提出了一种基于人工智能的综合方法。首先,深入研究了基于人工智能的恶意代码检测框架。其次,提出了一种结合了长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)和多层感知机(multilayer perceptron,MLP)的恶意代码识别方法,其中LSTM用于提取恶意代码的关键特征,MLP用于代码分类。最后,在公开数据集上进行了实验,实验结果表明所提方法具有较高的准确率、精确率和召回率,证明了所提方法的有效性。这一研究不仅为恶意代码领域提供了新的思路和方法,也为构建更为健壮的网络安全体系提供了有力支持。