基于深度学习的恶意代码检测算法设计与实现

ASDS

Applied Statistics and Data Science

3066-84333066-8441

Art and Technology

10.61369/ASDS.2026010009

Article

基于深度学习的恶意代码检测算法设计与实现https://artdesignp.com/journal/ASDS/2/1/10.61369/ASDS.2026010009张家华

2026

2026-01-20

针对恶意代码检测中的特征表示不足与检测精度有限问题，提出一种基于多模态融合的深度学习检测方法。该方法首先从静态与动态两个维度设计并提取恶意代码的多模态特征表示，构建包含静态特征处理子网络与动态特征处理子网络的深度学习模型架构，通过特征融合模块实现跨模态信息的高效整合。进一步详细阐述模型的训练策略与优化细节，并完成检测系统的模块化实现与部署，实现了从样本预处理、特征提取、模型推理到结果可视化的全流程自动化。恶意代码检测,多模态特征,深度学习

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