传统和深度学习方法在恶意软件检测中的应用

• 作者: 张燕子
• 来源期刊: 电视技术
• 关键词: 深度学习 恶意软件检测 安全
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 监管与检测|SUPERVISION & TESTING
• 页码范围: 146-149,153
• 页数: 5页
• 分类号: TP31
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2021.08.035

摘要

深度学习作为机器学习技术的拓展,凭借其自身强大的数据处理能力,在图像处理和语音识别等方面表现出色.在软件安全领域,恶意软件的威胁是软件领域主要安全风险之一,可以利用深度学习算法有效提升恶意软件的检测效率.基于此,分析传统和基于深度学习的恶意软件检测方法,验证了在传统的分析方式下融入深度学习模型框架,可以在大量恶意样本中训练出较好的检测模型,同时讨论了未来软件安全可能面临的主要挑战.