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(xué)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(xué)習(xí)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(yīng)用越來越廣泛，網(wǎng)絡(luò)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(luò)安全問題變得越來越突出。其中，惡意代碼作為網(wǎng)絡(luò)攻擊的一大利器，對網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(guān)鍵技術(shù)之一。而深度學(xué)習(xí)技術(shù)，作為一種自動化學(xué)習(xí)的技術(shù)，近年來被廣泛應(yīng)用于惡意代碼檢測領(lǐng)域，取得了較為突出的成果。研究內(nèi)容本次研究將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)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(luò)（CNN）和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的兩個檢測模型。在訓(xùn)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(xùn)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(xùn)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(xué)習(xí)技術(shù)在惡意代碼檢測方面有良好的應(yīng)用前景，并且我們的分類模型在實際應(yīng)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(xué)習(xí)了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，并在惡意代碼檢測領(lǐng)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(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)具有較強的應(yīng)用潛力，而CNN和LSTM這兩種深度學(xué)習(xí)技術(shù)在惡意代碼檢測中具有較好的實際應(yīng)用價值。研究還表明，在惡意代碼檢測領(lǐng)域中數(shù)據(jù)集的選擇是非常重要的，應(yīng)根據(jù)實際情況選擇較為適合的數(shù)據(jù)集。總的來說，本次研究使我更深入地了解了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，并提高了我在惡意代碼檢測領(lǐng)域的實踐能力。同時通過文獻閱讀和學(xué)習(xí)資料的整理與總結(jié)，為我今后的科研和學(xué)習(xí)提供了很好的指導(dǎo)。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(wù)器上實現(xiàn)的，由于硬件設(shè)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(xué)習(xí)技術(shù)在惡意代碼檢測領(lǐng)域的應(yīng)用，還需要進一步加強理論研究，在實際應(yīng)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(xué)習(xí)技術(shù)在惡意代碼檢測領(lǐng)域中有廣泛的應(yīng)用前景。在惡意代碼檢測領(lǐng)域中，我們使用了CNN和LSTM兩種深度學(xué)習(xí)技術(shù)來構(gòu)建分類模型，實驗表明，LSTM模型