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基于人工智能的恶意代码自动识别方法

赵莉莉

【摘要】本文致力于恶意代码检测领域，提出了一种基于人工智能的综合方法。首先，深入研究了基于人工智能的恶意代码检测框架。其次，提出了一种结合了长短时记忆网络（ｌｏｎｇｓｈｏｒｔ⁃ｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙ，ＬＳＴＭ）和多层感知机（ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ，ＭＬＰ）的恶意代码识别方法，其中ＬＳＴＭ用于提取恶意代码的关键特征，ＭＬＰ用于代码分类。最后，在公开数据集上进行了实验，实验结果表明所提方法具有较高的准确率、精确率和召回率，证明了所提方法的有效性。这一研究不仅为恶意代码领域提供了新的思路和方法，也为构建更为健壮的网络安全体系提供了有力支持。

【关键字】恶意代码；ＬＳＴＭ；ＭＬＰ；人工智能