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伴隨惡意代碼種類和數(shù)量的不斷增加，對惡意代碼分析方法提出更高要求，在傳統(tǒng)的特征碼檢測方法與啟發(fā)式檢測方法存在樣本分析成本過高、無法有效檢測未知惡意軟件等問題；新型基于機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測方法能夠提高分析效率以及改善未知惡意軟件檢測性能，但存在軟件特征語義信息不明顯、特征數(shù)量龐大以及檢測模型過度依賴訓(xùn)練樣本等缺點(diǎn)。另一

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