一种基于深度学习的恶意程序检测方法

本发明提供了一种基于深度学习的恶意程序检测方法，所述方法包括如下步骤：数据收集与标记、特征提取与转换、CNN模型设计与训练以及模型部署与持续优化。其利用卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力，可以自动识别复杂的恶意程序模式，提高检测的准确性和效率，无需依赖传统的特征工程；通过动态和静态特征结合，确保检测模型即使在面对未知或有变种的恶意软件时也能保持较高的检测率和鲁棒性；通过对特征提取和转换进行优化，减少计算资源的占用，提升检测系统的整体性能，确保高效处理大量样本而不降低检测精准度。