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本发明公开了一种基于多尺度卷积神经网络的恶意代码检测方法，涉及恶意代码检测和深度学习领域。传统的进行恶意代码检测技术，包括静态分析和动态分析，难以应对日益复杂、更新的恶意代码。由于深度学习具有强大的自学习能力，将深度学习与恶意代码检测相结合，使得模型能够自动提取到恶意代码的隐藏特征，避免了传统机器学习算法中人工提取特征的复杂性，在对抗恶意代码攻击方面起到了至关重要的作用，是未来抵抗恶意代码变种和攻击的重要研究方向。本发明进行了基于多尺度卷积神经网络的恶意代码检测。经过对比试验证明，该模型的恶意代
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113420294 A (43)申请公布日 2021.09.21 (21)申请号 202110710277.3 (22)申请日 2021.06.25 (71)申请人 杭州电子科技大学 地址
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