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深度学习在网络安全恶意软件检测技术中的应用
目录
深度学习在网络安全恶意软件检测技术中的应用（1）．．．．．．．．．．．．4
一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
二、深度学习技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
深度学习基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
深度学习发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
深度学习技术特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
三、网络安全现状与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
网络安全形势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
恶意软件威胁概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
传统网络安全技术挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
四、深度学习在恶意软件检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
深度学习模型选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
恶意软件数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
特征提取与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
恶意软件检测流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
五、深度学习恶意软件检测技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
基于神经网络的检测技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
基于深度信念网络的检测技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
基于卷积神经网络的检测技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
其他深度学习模型在恶意软件检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．31
六、深度学习在恶意软件检测中的优势与局限．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
深度学习在恶意软件检测中的优势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
深度学习在恶意软件检测中的局限性探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
七、深度学习与其他网络安全技术的结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
深度学习与传统安全技术的结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
深度学习与其他新兴网络安全技术的融合应用．．．．．．．．．．．．．．．37
八、未来发展趋势与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
深度学习在网络安全领域的未来发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
恶意软件检测技术创新方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
九、结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
对未来研究的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
深度学习在网络安全恶意软件检测技术中的应用（2）．．．．．．．．．．．46
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
1.1网络安全与恶意软件检测的背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
1.2深度学习在网络安全领域的兴起．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
1.3文档目的与结构概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
恶意软件检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
2.1传统恶意软件检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
2.2恶意软件检测面临的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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