摘要
随着互联网和信息技术的快速发展，网络安全问题日益突出，恶意样本的数量急剧增加，种类不断演变，对个人信息安全、网络空间安全乃至国家安全构成严重威胁。
传统的恶意样本检测技术，如基于特征码的检测、基于启发式规则的检测等，难以应对日益复杂多变的恶意样本攻击。
近年来，深度学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展，为恶意样本检测提供了新的思路。
深度学习能够自动地从海量数据中学习特征，具有强大的特征表达能力和泛化能力，能够有效地应对恶意样本的快速变种和未知威胁。
本文首先介绍了恶意样本和深度学习的相关概念，然后回顾了恶意样本检测技术的发展历程，从传统的静态分析方法到动态分析方法，再到近年来兴起的基于深度学习的检测方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
接着，本文重点阐述了基于深度学习的恶意样本检测技术，包括静态特征检测、动态特征检测以及多特征融合检测等，并对每一类方法的研究现状进行了详细的综述。
最后，对基于深度学习的恶意样本检测技术的未来发展趋势进行了展望。
关键词：恶意样本检测；深度学习；静态分析；动态分析；特征融合
1.1恶意样本
恶意样本是指任何以未经授权的方式访问计算机系统、窃取数据、破坏系统或传播自身为目的的软件程序或代码段。
恶意样本的类型多种多样，常见的包括病毒、蠕虫、木马、勒索软件、间谍软件、僵尸网络等。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
