中圖分類號：TP393.08 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

惡意軟件（如病毒、木馬、勒索軟件等）是網(wǎng)絡(luò)安全的主要威脅之一，能夠竊取用戶信息、破壞系統(tǒng)或執(zhí)行其他惡意行為。隨著惡意軟件攻擊的日益復(fù)雜化和多樣化，傳統(tǒng)方法已無法滿足現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)安全的需求。深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，通過模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能，能夠自動提取數(shù)據(jù)的高階特征并進(jìn)行分類。近年來，深度學(xué)習(xí)在惡意軟件檢測中展現(xiàn)出巨大潛力。

1傳統(tǒng)檢測方法的局限性

傳統(tǒng)方法（如基于簽名的檢測）需依賴已知惡意軟件的簽名數(shù)據(jù)庫，通過匹配特征碼識別威脅。然而，新型或變種惡意軟件（如多態(tài)病毒）會通過代碼混淆、加殼等技術(shù)頻繁修改自身，導(dǎo)致傳統(tǒng)方法無法檢測。例如，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子通過生成大量衍生惡意軟件繞過簽名檢測，使得傳統(tǒng)方法對新威脅的響應(yīng)滯后。一方面，傳統(tǒng)方法中的靜態(tài)分析（如校驗和計算、文件哈希比對）容易被繞過。惡意軟件通過修改代碼結(jié)構(gòu)或嵌入冗余指令即可改變靜態(tài)特征，而基于規(guī)則的方法無法有效識別此類變種。另一方面，傳統(tǒng)方法對動態(tài)行為的分析能力不足，難以捕捉運(yùn)行時惡意活動。簽名數(shù)據(jù)庫需持續(xù)更新以覆蓋新威脅，但這一過程耗時且成本高昂，簽名庫的更新速度遠(yuǎn)不及惡意軟件的變種速度，在應(yīng)對新威脅時需人工介入調(diào)查，導(dǎo)致檢測效率低下。啟發(fā)式分析和行為監(jiān)控等方法則依賴預(yù)定義規(guī)則，容易產(chǎn)生誤報（如將合法軟件誤判為惡意）或漏報（如無法識別高級持續(xù)威脅）。傳統(tǒng)系統(tǒng)依賴手動調(diào)整的規(guī)則，面對復(fù)雜惡意軟件時表現(xiàn)不佳，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法需依賴人工特征工程，難以從海量數(shù)據(jù)中自動提取復(fù)雜特征[1]。傳統(tǒng)方法在處理未經(jīng)處理的二進(jìn)制數(shù)據(jù)時效率低下，而深度學(xué)習(xí)可直接從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)高階特征。

2深度學(xué)習(xí)的革新優(yōu)勢

深度學(xué)習(xí)是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，其核心思想是通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦的學(xué)習(xí)過程，自動從數(shù)據(jù)中提取特征，而無需人工設(shè)計特征。深度學(xué)習(xí)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動方式突破傳統(tǒng)瓶頸，展現(xiàn)獨特技術(shù)優(yōu)勢：一是自動特征提取能力。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeural Network，CNN）可直接從二進(jìn)制文件中學(xué)習(xí)多層級特征。例如，將PE文件轉(zhuǎn)化為灰度圖像后，ResNet-50模型在Microsoft數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)99.97%準(zhǔn)確率，比傳統(tǒng)方法提升 30% 。二是時序行為建模。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）可捕捉惡意軟件的動態(tài)行為序列。Cuckoo沙箱記錄的系統(tǒng)調(diào)用序列經(jīng)Bi-LSTM處理后，勒索軟件檢測F1值達(dá) 96.67% ，誤報率低于2%^[2] 。三是多模態(tài)融合檢測?；旌夏Ｐ徒Y(jié)合靜態(tài)代碼特征（CNN處理）與動態(tài)行為日志（RNN分析），在APT攻擊檢測中實現(xiàn) 98.5% 召回率。例如，MtNet架構(gòu)通過聯(lián)合訓(xùn)練分類器，對Emotet銀行木馬的變種識別率提升 45% 。四是對抗樣本魯棒性。深度置信網(wǎng)絡(luò)（DeepBeliefNetwork，DBN）通過對抗訓(xùn)練增強(qiáng)模型魯棒性。實驗顯示，在FGSM攻擊下，DBN的檢測準(zhǔn)確率僅下降 5.2% ，顯著優(yōu)于支持向量機(jī)（SupportVectorMachin，SVM）（下降 23.7% ）。

3當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全惡意軟件檢測存在的問題

3.1新型惡意軟件的快速演變

現(xiàn)代惡意軟件不斷進(jìn)化，攻擊者利用新技術(shù)（如AI、混淆技術(shù)等）生成偽裝的惡意代碼，使其難以被傳統(tǒng)檢測工具識別。例如，利用大型語言模型（LargeLanguageModel，LLM）生成的惡意JavaScript代碼可以通過多次轉(zhuǎn)換逃避分類系統(tǒng)的檢測。此外，惡意軟件還可以通過混淆自身代碼、隱藏在正常進(jìn)程中或利用零日漏洞等方式規(guī)避檢測。

3.2檢測效率與實時性不足

當(dāng)前的惡意軟件檢測系統(tǒng)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時效率較低，難以實現(xiàn)實時檢測。例如：一些安全軟件需要 24h 不間斷運(yùn)行才能檢測到新的惡意軟件，而企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中可能每天有數(shù)十萬種新惡意程序出現(xiàn)，這使得檢測系統(tǒng)面臨巨大壓力[3]。此外，沙箱技術(shù)雖然有效，但惡意軟件可以通過逃避沙箱檢測繞過保護(hù)。

3.3數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型可解釋性問題

惡意軟件檢測依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集和先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。然而，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和多樣性直接影響檢測準(zhǔn)確率，而模型的可解釋性不足可能導(dǎo)致誤報或漏報。例如，深度學(xué)習(xí)模型在檢測新型惡意軟件時可能缺乏透明度，難以解釋其決策過程。

3.4多維度威脅的復(fù)雜性

惡意軟件不僅限于傳統(tǒng)的計算機(jī)病毒，還包括針對云計算、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和移動設(shè)備的新型威脅。這些威脅具有更高的隱蔽性和復(fù)雜性，傳統(tǒng)的檢測方法難以應(yīng)對。例如，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的快速普及使得惡意軟件攻擊面擴(kuò)大，而這些設(shè)備通常缺乏足夠的安全防護(hù)措施。

4基于深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測模型設(shè)計

4.1數(shù)據(jù)集處理

基于深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測模型設(shè)計中，數(shù)據(jù)集處理是關(guān)鍵步驟之一。首先要對數(shù)據(jù)集進(jìn)行選擇與劃分。惡意軟件檢測通常需要大規(guī)模、多樣化的數(shù)據(jù)集來支持模型訓(xùn)練和測試。例如，伊斯蘭堡大學(xué)學(xué)者M(jìn)uhammadWaqar[4]使用了包含12萬條記錄的數(shù)據(jù)集，其中10萬條為良性樣本，2萬條為惡意樣本，并將數(shù)據(jù)集劃分為 90% 的訓(xùn)練集和 10% 的評估集。

其次，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理是深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的重要環(huán)節(jié)，包括特征提取、數(shù)據(jù)清洗和增強(qiáng)等步驟。最后，需要進(jìn)行特征提取與選擇。特征提取是惡意軟件檢測中的核心任務(wù)。通過有效的特征提取和選擇可以顯著降低模型復(fù)雜度，提高檢測效率。

4.2模型選擇

惡意軟件檢測的復(fù)雜性在于其動態(tài)性和多樣性，尤其是惡意軟件作者不斷采用多態(tài)性、變形和混淆技術(shù)來逃避檢測。因此，選擇合適的深度學(xué)習(xí)模型對于提高檢測精度和適應(yīng)性至關(guān)重要。常見深度學(xué)習(xí)模型有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent"NeuralNetwork，RNN）等。CNN廣泛用于處理圖像化惡意軟件（如將二進(jìn)制代碼轉(zhuǎn)為灰度圖像）。在Malimg數(shù)據(jù)集上準(zhǔn)確率可達(dá) 98.52% ，結(jié)合SVM的混合模型（如CNN-SVM）在實驗中將準(zhǔn)確率提升至99. 59% 。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擅長處理序列數(shù)據(jù)（如API調(diào)用序列或動態(tài)行為日志）。例如，LSTM在動態(tài)行為分析中檢測勒索軟件的準(zhǔn)確率達(dá) 96.67% ，門控循環(huán)單元（GatedRecamentUnit，GRU）也被用于捕捉時間依賴性[5]。深度信念網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Net，DBN）在Android惡意軟件檢測中，通過2層結(jié)構(gòu)和150個神經(jīng)元實現(xiàn) 96.76% 的準(zhǔn)確率，表明其在特征抽象上具有優(yōu)勢。

模型選擇首先要基于數(shù)據(jù)特征選擇模型，靜態(tài)分析（如PE文件頭信息、API調(diào)用序列）適合使用CNN；動態(tài)分析（如運(yùn)行時行為、網(wǎng)絡(luò)流量）適合使用RNN及其變體。其次，考慮模型的適應(yīng)性和泛化能力。結(jié)合遺傳算法（GeneticAlgorithm，GA）優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和特征選擇，以應(yīng)對概念漂移（ConceptDrift），并通過GA動態(tài)調(diào)整模型參數(shù)和特征集，增強(qiáng)模型對新惡意軟件變種的檢測能力。最后，評估模型性能。評估模型性能需要通過使用準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)進(jìn)行評估，并在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行交叉驗證，確保模型的泛化能力。

4.3實時檢測

隨著惡意軟件的復(fù)雜性和數(shù)量不斷增加，傳統(tǒng)的基于簽名和啟發(fā)式的檢測方法已難以應(yīng)對新的變種。實時檢測能夠快速識別和響應(yīng)新出現(xiàn)的惡意軟件，減少安全漏洞帶來的風(fēng)險。深度學(xué)習(xí)通過靜態(tài)分析，提取惡意軟件代碼的靜態(tài)特征（如PE文件頭信息、API調(diào)用序列），利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行視覺分析[6。深度學(xué)習(xí)動態(tài)分析上可以監(jiān)測惡意軟件運(yùn)行時的行為（如系統(tǒng)調(diào)用、網(wǎng)絡(luò)流量），利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）進(jìn)行序列分析。深度學(xué)習(xí)的靜態(tài)分析與動態(tài)分析結(jié)合，能夠更有效地檢測已知惡意軟件及其變種。

深度學(xué)習(xí)模型需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，但收集和標(biāo)注惡意軟件數(shù)據(jù)集耗時且復(fù)雜。所以在模型架構(gòu)設(shè)計上，要結(jié)合CNN（處理靜態(tài)特征如文件結(jié)構(gòu)圖像化）LSTM/GRU（分析動態(tài)行為序列）與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（識別惡意軟件傳播關(guān)系），使混合模型在AIoT環(huán)境中實現(xiàn) 95% 準(zhǔn)確率，較單一模型提升 5% 。還可以采用深度可分離卷積減少參數(shù)量，配合模型剪枝技術(shù)，使推理速度提升 30% ，滿足實時性要求。

深度學(xué)習(xí)在惡意軟件檢測中的實時數(shù)據(jù)處理，可以對傳入文件進(jìn)行并行處理，靜態(tài)特征（PE頭、API調(diào)用序列）提取耗時 lt;50ms ，動態(tài)沙箱行為監(jiān)控（系統(tǒng)調(diào)用、網(wǎng)絡(luò)活動）通過GRU實時分析，延遲控制在200ms 內(nèi)。深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)融合，使用跨模態(tài)注意力機(jī)制整合文件哈希、內(nèi)存占用率（系統(tǒng)日志）與網(wǎng)絡(luò)流量特征，誤報率降低至 0.8% 。實時檢測，尤其是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，需要強(qiáng)大的計算資源支持，所以要采用硬件加速（如GPU）和優(yōu)化模型架構(gòu)（如減少層數(shù)或使用輕量級網(wǎng)絡(luò)）。深度學(xué)習(xí)模型通常難以解釋，這可能影響安全團(tuán)隊對檢測結(jié)果的信任，所以解決方法要結(jié)合解釋性工具（如特征重要性分析）或使用可解釋的AI技術(shù)。

4.4性能優(yōu)化

基于深度學(xué)習(xí)的惡意軟件檢測模型設(shè)計中，性能優(yōu)化是確保模型高效運(yùn)行、準(zhǔn)確檢測惡意軟件的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。首先要保證模型架構(gòu)的優(yōu)化?？梢愿鶕?jù)惡意軟件檢測的具體需求，選擇適合的深度學(xué)習(xí)模型。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）適用于靜態(tài)特征（如PE文件頭信息、API調(diào)用序列）的提??；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）適合動態(tài)行為分析。性能的優(yōu)化還需要結(jié)合多種深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如CNN與RNN的混合架構(gòu)，可以同時利用靜態(tài)和動態(tài)特征，提升檢測性能。其次，特征提取與降維。通過特征選擇算法（如降噪自動編碼器）減少特征維度，同時保留關(guān)鍵信息，提升模型訓(xùn)練效率，并針對安卓惡意軟件檢測，通過API聚類和調(diào)用圖優(yōu)化提取更準(zhǔn)確的特征，適應(yīng)惡意軟件的動態(tài)變化。再次，模型壓縮與優(yōu)化。通過檢測減少模型的冗余參數(shù)，量化則將模型的權(quán)重從浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為低位寬表示，從而減少模型大小和計算開銷[7]。還可以利用知識蒸餾技術(shù)將復(fù)雜模型的知識遷移到輕量級模型中，提升輕量級模型的性能。第四，硬件加速與并行化?？梢岳肎PU的并行計算能力，加速模型訓(xùn)練和推理過程，并通過分布式訓(xùn)練框架（如TensorFlow的分布式策略）在多臺機(jī)器上并行訓(xùn)練模型，減少訓(xùn)練時間。第五，實時檢測優(yōu)化。性能的優(yōu)化需要選擇或設(shè)計輕量級的深度學(xué)習(xí)模型（如MobileNet、Tiny-YOLO），以適應(yīng)實時檢測的需求。通過改進(jìn)模型架構(gòu)（如引入深度可分離卷積）和優(yōu)化推理引擎（如TensorRT），還可以提升模型的實時性。

5深度學(xué)習(xí)的技術(shù)實現(xiàn)路徑

5.1特征提取與表示學(xué)習(xí)

惡意軟件檢測的核心在于從原始數(shù)據(jù)中提取出能夠反映其行為和特性的高階特征。傳統(tǒng)的惡意軟件檢測方法依賴于手動選擇的特征，如API調(diào)用、系統(tǒng)調(diào)用序列、文件結(jié)構(gòu)等，但這些方法在面對復(fù)雜多變的惡意軟件時顯得力不從心。深度學(xué)習(xí)通過其強(qiáng)大的自動特征提取能力，能夠從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到更深層次的特征表示，從而提高檢測的準(zhǔn)確性和效率。表示學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)的核心任務(wù)之一，其目的是將原始數(shù)據(jù)映射到一個更加適合模型訓(xùn)練的表示空間。在惡意軟件檢測中，深度學(xué)習(xí)模型通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的層次化表示捕捉惡意軟件的關(guān)鍵特征。CNN在圖像處理領(lǐng)域表現(xiàn)出色，也被廣泛應(yīng)用于惡意軟件的靜態(tài)特征提取。RNN及其變體LSTM擅長處理序列數(shù)據(jù)，因此非常適合用于動態(tài)特征提取。DNN通過多層非線性變換，能夠從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的表示。例如：DNN被用于分析惡意軟件的字節(jié)碼或二進(jìn)制文件，以實現(xiàn)高效的分類。深度學(xué)習(xí)在惡意軟件檢測中的技術(shù)實現(xiàn)路徑主要集中在特征提取與表示學(xué)習(xí)上。通過結(jié)合靜態(tài)和動態(tài)特征，利用CNN、RNN、LSTM等模型進(jìn)行表示學(xué)習(xí)，并結(jié)合監(jiān)督與無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，深度學(xué)習(xí)能夠顯著提高惡意軟件檢測的準(zhǔn)確性和效率。

5.2檢測系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

5.2.1端到端檢測框架

端到端的深度學(xué)習(xí)框架能夠直接從原始數(shù)據(jù)中提取特征并進(jìn)行分類，避免了傳統(tǒng)方法中復(fù)雜的特征工程步驟。例如，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對二進(jìn)制代碼進(jìn)行特征提取，或者利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）捕捉惡意軟件執(zhí)行過程中的行為序列。此外，端到端框架還可以結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)（如靜態(tài)特征和動態(tài)行為），進(jìn)一步提高檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。

5.2.2聯(lián)邦學(xué)習(xí)部署方案

聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它允許多個參與者共同訓(xùn)練模型，而無需共享原始數(shù)據(jù)。這種方法特別適用于惡意軟件檢測，因為它可以保護(hù)用戶隱私并減少數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。例如，在惡意軟件檢測中，聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以用于跨設(shè)備或跨組織的聯(lián)合訓(xùn)練，從而提升模型的泛化能力。

5.2.3實時檢測優(yōu)化

實時檢測是惡意軟件檢測的重要需求之一，尤其是在面對快速演變的威脅時。深度學(xué)習(xí)模型可以通過持續(xù)學(xué)習(xí)和在線更新來適應(yīng)新的惡意軟件變種。例如，動態(tài)深度學(xué)習(xí)模型可以根據(jù)實時捕獲的數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整其參數(shù)，從而實現(xiàn)快速響應(yīng)。此外，結(jié)合輕量級模型（如MobileNet或EfficientNet）可以在保持高精度的同時降低計算復(fù)雜度，從而滿足實時檢測的需求。

5.3 對抗防御強(qiáng)化

5.3.1對抗訓(xùn)練策略

對抗訓(xùn)練是一種通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）或?qū)剐詷颖緛碓鰪?qiáng)模型魯棒性的方法。在惡意軟件檢測中，對抗訓(xùn)練可以用于生成對抗性樣本，這些樣本能夠欺騙傳統(tǒng)的檢測模型，但深度學(xué)習(xí)模型通過對抗訓(xùn)練可以提高對這些樣本的識別能力。例如，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可以生成與正常樣本相似但包含惡意特征的樣本，從而訓(xùn)練模型更好地識別潛在威脅。此外，通過對抗訓(xùn)練，模型可以在面對惡意軟件的細(xì)微修改時保持較高的準(zhǔn)確率，從而提高對零日攻擊的防御能力。

5.3.2梯度掩蔽技術(shù)

梯度掩蔽技術(shù)是一種通過調(diào)整模型梯度來增強(qiáng)模型魯棒性的方法。在惡意軟件檢測中，攻擊者可能會利用梯度信息優(yōu)化對抗性樣本，從而繞過檢測。因此，通過梯度掩蔽技術(shù)，可以減少模型對梯度信息的依賴，從而降低對抗性攻擊的成功率。例如，通過引入隨機(jī)噪聲或修改梯度方向，可以使得模型對輸人樣本的敏感性降低，從而提高其對惡意軟件的防御能力。

5.3.3輸入凈化機(jī)制

輸入凈化機(jī)制是指通過預(yù)處理輸入數(shù)據(jù)來減少惡意軟件檢測中的誤報和漏報。在深度學(xué)習(xí)模型中，輸入凈化可以通過以下方式實現(xiàn)：一是數(shù)據(jù)增強(qiáng)。通過對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪等操作，增加模型對不同輸入形式的適應(yīng)性。二是特征選擇。通過選擇與惡意軟件檢測最相關(guān)的特征，減少無關(guān)特征對模型的影響，從而提高檢測效率和準(zhǔn)確性。三是異常檢測。利用深度學(xué)習(xí)模型的異常檢測能力，識別出與正常樣本顯著不同的惡意樣本，從而提高檢測的靈敏度和準(zhǔn)確性。

6結(jié)語

深度學(xué)習(xí)通過端到端特征學(xué)習(xí)和復(fù)雜模式挖掘，顯著提升了惡意軟件檢測的準(zhǔn)確率和實時性，尤其在應(yīng)對變種攻擊和未知威脅方面具有決定性意義。然而，數(shù)據(jù)標(biāo)注、對抗攻擊和計算成本仍是主要挑戰(zhàn)。

未來的突破須依賴跨學(xué)科協(xié)作、模型優(yōu)化及新型學(xué)習(xí)范式（如聯(lián)邦學(xué)習(xí)）的應(yīng)用。隨著技術(shù)演進(jìn)，深度學(xué)習(xí)有望成為網(wǎng)絡(luò)安全防御體系的核心支柱。

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（編輯戴啟潤）

Application of deep learning in detecting malicious software in network security

LI Yinghua'， ZHU Jingyi2 （1.Baoding University，Baoding O71000， China; 2. City University of Macau，Macau 999078，China）

Abstract：Traditional malware detection methods relyon manual feature engineering，which makes itdiffcult todeal with massive amounts of data and complex attack paterns.However，deep learning has become the core technology for malware detection through automation，high accuracy，and strong generalizationability．Thearticlepoints out the limitationsof traditional detectionmethods，theinnovativeadvantages of deep learning，thecurrentproblems in network security malware detection，and the design of malware detection models based on deep learning.It also exploresthe technical implementationpathof deep learning from 3aspects：featureextractionandrepresentation learning，detection system architecture design，and adversarial defense reinforcement.Research has shown that deep learning significantly improves the accuracyand real-time performance of malwaredetection through end-to-end feature learning and complex pattern mining.

Key words： deep learning; network security；malicious software；detection