一种基于人工智能的计算机数据安全防护方法

本发明涉及恶意软件检测技术领域，具体为一种基于人工智能的计算机数据安全防护方法，包括以下步骤：对恶意代码样本进行收集，收集完毕后，应用数据清洗，去除冗余与无关数据，生成清洗后数据集。本发明通过对恶意代码样本的收集和数据清洗，剔除冗余与无关数据，优化数据输入质量，提高后续分析的准确性和可靠性。利用大语言模型解析功能意图与行为模式，能够从代码层面挖掘潜在的恶意特征，避免传统特征匹配方法的局限性。结合静态分析和动态行为分析，能够从代码结构与运行行为两个角度进行双重验证，使得恶意代码的检测更加全面，提高检测的覆盖范围。基于静态分析对代码结构进行解析，挖掘隐蔽恶意行为。