論文答辯自我陳述

論文答辯自我陳述尊敬的評審委員會，大家好！我是本次論文答辯的學生，我很榮幸能在此向您們展示我的研究成果。在這里，我愿意將我的研究成果與您們分享并學習到來自各位專家的寶貴意見。研究背景在現(xiàn)代信息技術(shù)迅速發(fā)展的時代，計算機和通信技術(shù)的應用越來越廣泛，網(wǎng)絡攻擊也異軍突起。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及和云計算的盛行，網(wǎng)絡安全問題變得越來越突出。其中，惡意代碼作為網(wǎng)絡攻擊的一大利器，對網(wǎng)絡安全造成了巨大的威脅。惡意代碼是一種能夠在未經(jīng)許可的情況下進入計算機系統(tǒng)的程序。該程序可破壞計算機系統(tǒng)的穩(wěn)定運行、竊取計算機內(nèi)的數(shù)據(jù)或傳輸計算機系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)。隨著網(wǎng)絡攻擊的日益增多和惡意代碼的不斷演進，惡意代碼檢測技術(shù)越來越成為互聯(lián)網(wǎng)安全的關鍵技術(shù)之一。而深度學習技術(shù)，作為一種自動化學習的技術(shù)，近年來被廣泛應用于惡意代碼檢測領域，取得了較為突出的成果。研究內(nèi)容本次研究將深度學習技術(shù)應用于惡意代碼檢測，并依據(jù)不同的分類方法，構(gòu)建了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）的兩個檢測模型。在訓練模型的數(shù)據(jù)集中，我們使用Contagio數(shù)據(jù)集和Malware數(shù)據(jù)集作為訓練數(shù)據(jù)集，并使用第三方在線反惡意代碼分析工具VirusTotal對訓練集中的樣本進行了分類。在實驗中，我們比較了兩個模型在三種不同的數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)：Contagio數(shù)據(jù)集、Malware數(shù)據(jù)集和Realdata數(shù)據(jù)集。在三個數(shù)據(jù)集中，CNN模型和LSTM模型的分類準確率均在90%以上。其中，LSTM模型在Realdata數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)超過CNN模型，并取得了較好的分類效果。實驗結(jié)果表明，深度學習技術(shù)在惡意代碼檢測方面有良好的應用前景，并且我們的分類模型在實際應用中具有較高的可信度和準確性。論文收獲在本次研究中，我深入學習了深度學習技術(shù)，并在惡意代碼檢測領域取得重要進展。通過實驗數(shù)據(jù)的分析和總結(jié)，我發(fā)現(xiàn)在惡意代碼檢測領域中，深度學習技術(shù)具有較強的應用潛力，而CNN和LSTM這兩種深度學習技術(shù)在惡意代碼檢測中具有較好的實際應用價值。研究還表明，在惡意代碼檢測領域中數(shù)據(jù)集的選擇是非常重要的，應根據(jù)實際情況選擇較為適合的數(shù)據(jù)集?？偟膩碚f，本次研究使我更深入地了解了深度學習技術(shù)，并提高了我在惡意代碼檢測領域的實踐能力。同時通過文獻閱讀和學習資料的整理與總結(jié)，為我今后的科研和學習提供了很好的指導。論文不足之處盡管本次研究取得了一定的成果，但在實際研究過程中，也存在一些不足之處。首先，由于數(shù)據(jù)集的限制，實際的惡意代碼檢測使用中還有很大的提升空間。其次，我們的實驗是在一臺普通服務器上實現(xiàn)的，由于硬件設備的限制，實驗效果還有待進一步提高。最后，本次研究只是初步探索了深度學習技術(shù)在惡意代碼檢測領域的應用，還需要進一步加強理論研究，在實際應用中進一步完善該技術(shù)。結(jié)論通過本次研究和實驗，我們證明了深度學習技術(shù)在惡意代碼檢測領域中有廣泛的應用前景。在惡意代碼檢測領域中，我們使用了CNN和LSTM兩種深度學習技術(shù)來構(gòu)建分類模型，實驗表明，LSTM模型