基于深度学习的恶意代码检测技术研究进展

作者：周显春; 龚家浩; 李芸倩; 陈雪姣

来源：现代计算机(专业版), 2019, (15): 42-46.

DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2019.15.008

• 恶意代码检测
• 深度学习
• 有效特征融合
• 相关性
• 分布式处理

近几年,恶意代码攻击成为互联网安全的研究热点。从恶意代码检测的背景、意义及国内外前期研究成果出发,系统性地分析深度学习应用于恶意代码检测技术中的几个核心的关键问题——有效特征提取与融合方法、恶意代码的特征与分类标签之间的相关性、恶意代码分布式处理问题。最后,展望基于深度学习的恶意代码检测技术的发展方向。

• 单位
  三亚学院