基于深度学习的恶意代码分类技术研究

随着互联网的繁荣,恶意代码也呈现出快速发展的趋势,传统的恶意代码检测方法已经无法满足人们对恶意代码检测的需求。为了应对这一问题,基于深度学习的检测方法一直是学界研究的热点。深度学习算法可以挖掘代码的输入特征之间更深层次的联系,更加充分地利用样本代码的信息,检测结果往往表现出较高的准确率,并且在一定程度上可以对未知的恶意代码实现自动化的分析。因此本文基于深度学习算法对恶意代码检测进行了研究,最终验证了基于代码特征的模型进行恶意代码检测的可行性。