简介：
简介：摘要：随着信息技术的飞速发展，网络威胁日益增多，恶意代码成为网络安全领域的一大挑战。本文旨在探讨基于深度学习的恶意代码检测与识别技术，以提高网络安全的水平。通过分析恶意代码的特征和传播方式，本文提出了一种综合利用深度学习方法的创新性方法，以有效识别和防范恶意代码的威胁。本研究将深入研究深度学习模型的应用，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer），并评估其在恶意代码检测中的性能。本文将总结研究结果，强调深度学习在网络安全中的重要作用，为网络行业提供更强大的防御工具。
广州对建筑行业进行排查 赶恶意欠薪建筑公司出城
基于深度学习的恶意代码检测与识别技术研究
